Apple Intelligence也许是今年WWDC的亮点，紧密整合到iOS 18，iPados 18和Macos红杉中，并包括专门用于日常任务的高级生成模型，例如写作，文本细化，汇总通知，创建图像和自动化应用程序交互。
该系统包括30亿参数在设备语言模型和通过私有云计算（PCC）在Apple Silicon服务器上运行的较大基于服务器的模型。苹果说，这些基础模型以及Xcode的编码模型以及用于视觉表达的扩散模型，支持广泛的用户和开发人员需求。
该公司还遵守负责任的AI原则，确保工具赋予用户能力，代表不同的社区，并通过设备处理和保护PCC保护隐私。苹果说，其模型经过验证且可公开可用的数据的培训，并提供了滤除个人信息和低质量内容的过滤器。该公司采用了混合数据策略，结合了人类注销和合成数据，并使用新颖的算法进行培训后改进。
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人类分级
为了推断性能，苹果指出，它通过诸如分组疑问，低位托盘和动态适配器之类的技术优化了其模型。设备模型使用49k词汇大小，而服务器型号则使用100K，支持其他语言和技术令牌。根据苹果公司的说法，该设备模型每秒达到30个代币的生成率，并进一步提高了令牌猜测。
适配器是小型神经网络模块，用于特定任务的微调模型，在专门针对目标特征的同时维护基本模型参数。这些适配器是动态加载的，可确保有效的内存使用和响应能力。
总部位于库比蒂诺的科技巨头坚持认为，安全性和帮助性至关重要，并且该公司通过人类评估评估其模型，重点关注各个类别的现实提示。该公司声称其设备模型优于PHI-3-MINI和MISTRAL-7B等较大的竞争对手，而服务器模型与DBRX-Instruct和GPT-3.5-Turbo匹配。Apple的断言强调了这种竞争优势，即人类分级者更喜欢自己的模型，而不是在几个基准中建立的竞争对手，其中一些可以在下面查看。
（图片来源：苹果）
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