揭秘!47页文档拆解苹果智能,从架构、数据到训练和优化
来源:机器之心
时间:2024-07-31 20:00:47 419浏览 收藏
来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习科技周边相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《揭秘!47页文档拆解苹果智能,从架构、数据到训练和优化》,介绍一下,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!
在 2024 年全球开发者大会上,苹果重磅推出了 Apple Intelligence,这是一个全新的个性化智能系统, 可以提供实用的智能服务,覆盖 iPhone、iPad 和 Mac,并深度集成在 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 中。
库克曾经表示,Apple Intelligence 是苹果创新的新篇章,将改变用户使用产品的方式。他强调,苹果独特的方法结合了生成式人工智能和用户的个人信息,能提供真正有用的智能服务。此外,Apple Intelligence 能够以完全私密和安全的方式访问信息,帮助用户完成对他们最重要的事情。这是苹果独有的 AI 体验。
如今,距离 Apple Intelligence 官宣一个多月过去了,这项技术终于落地智能设备,相关技术文档也终于放出。
在刚刚过去的一天,拥有 iPhone 15 Pro 或 iPhone 15 Pro Max 的用户可以下载 iOS 18.1 开发测试版,并可以体验 Apple Intelligence 的功能了。
随着这篇长达 47 页技术报告的出炉,我们可以更加深入的了解 Apple Intelligence 背后的秘密武器。
报告地址:https://machinelearning.apple.com/papers/apple_intelligence_foundation_language_models.pdf
报告详细介绍了其中两款模型 ——AFM-on-device,AFM 代表 Apple Foundation Model,是一个约 30 亿参数的语言模型,以及一个更大的基于服务器的语言模型 AFM-server,可以高效、准确和负责地执行专门的任务(图 1)。
这两个基础模型作为苹果更大的生成模型系列的一部分存在。
共享输入 / 输出嵌入矩阵,以减少用于参数的内存使用。 使用 RMSNorm 进行预归一化以提高训练稳定性。 查询 / 键归一化以提高训练稳定性。 具有 8 个键值头的分组查询注意力(GQA),以减少 KV 缓存内存占用。 SwiGLU 激活,以提高效率。 RoPE 位置嵌入,基频(base frequency)设置为 500k,以支持长上下文。
AFM 预训练过程在开发高性能语言模型,以支持一系列 Apple Intelligence 功能方面发挥着关键作用。研究团队注重效率和数据质量,以获得高质量的端到端用户体验。
在后训练方面,研究团队发现改进通用后训练可以提升 Apple Intelligence 所有功能的性能,因为模型在遵循指令、推理和写作方面会具有更强的能力。
为了确保这些模型功能符合苹果对保护用户隐私的承诺,以及苹果的 Responsible AI 原则,后训练工作包括一系列数据收集和生成、指令调整和对齐创新。后训练过程包含两个阶段:监督微调(SFT)和来自人类反馈的强化学习(RLHF)。研究团队提出了两种新的后训练算法:(1)带有 teacher committee(iTeC)的拒绝采样微调算法,以及(2)一种用于强化学习迭代的 RLHF 算法,带有镜像下降策略优化(mirror descent policy optimization)和留一法优势估计器(leave-one-out advantage estimator)(MDLOO),使得模型质量显著提高。
今天关于《揭秘!47页文档拆解苹果智能,从架构、数据到训练和优化》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
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