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?Apple Intelligence是如何“練”成的?最全解讀:模型架構、預訓練、后訓練、推理優化和評測

AIGC動態1年前 (2024)發布 大數據文摘
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?Apple Intelligence是如何“練”成的?最全解讀:模型架構、預訓練、后訓練、推理優化和評測

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原標題:?Apple Intelligence是如何“練”成的?最全解讀模型架構、預訓練、后訓練、推理優化和評測
關鍵字:模型,報告,數據,解讀,摘要
文章來源:大數據文摘
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大數據文摘授權轉載自學術頭條
撰文:馬雪薇Siri 終于變身“AI Siri”,萬眾期待的 Apple Intelligence 來了。伴隨 Apple Intelligence 上線 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia,蘋果也發布了自家大模型的技術報告,公布了大量技術細節,十分受業界關注。
據介紹,Apple Intelligence 包含了多個高效能的生成模型,它們快速、高效,專為用戶日常任務而設計,并能即時適應用戶當前的活動。構建到 Apple Intelligence 中的基礎模型已經為用戶體驗進行了優化,如寫作和潤色文本、優先級排序和匯總通知、為與家人和朋友的對話創建有趣的圖片,以及采取應用內操作以簡化跨應用交互。
在技術報告中,蘋果團隊詳細介紹了其中兩個模型——一個約 30 億參數的語言模型 AFM(Apple Foundation Model),以及一個更大的、基于服務器的 AFM-server 語言模型——是如何構建和適配的,從而高效、準確地執行專業任務。圖|AFM 的模型概況
這兩個基礎模型是蘋果創建的更大生成模型家族的一部分,用于支持用


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