7 月 31 日消息，蘋果公司最新發(fā)布論文 [PDF]，分享了關于 Apple Intelligence 模型的相關細節(jié)，部分性能已經超過 OpenAI 的 GPT-4。

模型簡介

蘋果在論文中介紹了 Apple Foundation Model（下文簡稱 AFM）模型，共有以下兩款：

· AFM-on-device：本地運行，30 億參數，可以在 iPhone、iPad 等設備上高效運行；

· AFM-server：蘋果尚未公布參數等細節(jié)。

訓練數據來源

蘋果表示訓練數據集包括從出版商處獲得授權的數據、經過策劃的公開或開源數據集以及我們的網絡爬蟲 Applebot 抓取的公開信息組成。

蘋果強調注重保護用戶隱私，數據混合物中不包括蘋果用戶的私人數據。

據《紐約時報》報道，蘋果公司在 2023 年底與 NBC、Condé Nast 和 IAC 等多家出版商達成了價值至少 5000 萬美元的多年期協(xié)議，在出版商的新聞檔案中訓練模型。

蘋果的 AFM 模型還在 GitHub 上托管的開源代碼上進行了訓練，特別是 Swift、Python、C、Objective-C、C++、JavaScript、Java 和 Go 代碼。

論文稱，為了提高 AFM 模型的數學技能，蘋果公司特別在訓練集中加入了來自網頁、數學論壇、博客、教程和研討會的數學問題和答案。

蘋果利用了高質量、可公開獲得的數據集（論文中未提及名稱），這些數據集“擁有允許用于訓練...... 模型的許可證”，并經過過濾以去除敏感信息。

AFM 模型的訓練數據集約有 6.3 萬億個 token（token 是小塊數據，通常更容易被生成式人工智能模型吸收）。相比之下，這還不到 Meta 用來訓練其旗艦文本生成模型 Llama 3.1 405B 的 token 數量（15 萬億）的一半。

訓練硬件

根據論文描述，蘋果公司使用 8192 片 TPUv4 芯片訓練 AFM-server 模型；2048 片 TPUv5p 芯片訓練 AFM-on-device 模型。

每個 v5p pod 由 8960 個芯片組成，每秒的浮點運算（FLOPS）和內存分別是 TPU v4 的兩倍和三倍，訓練模型的速度快了近三倍。

模型性能

根據論文描述，蘋果自研大模型在指令遵循、文本總結方面測試超 GPT-4。

蘋果公司的數據顯示，AFM-server 有害輸出違規(guī)率為 6.3%，明顯低于 GPT-4 的 28.8%。同樣，在設備上，AFM 7.5% 的違規(guī)率低于 Llama-3-8B（由 Facebook 母公司 Meta 訓練）21.8% 的得分。

在電子郵件、信息和通知匯總方面，設備上的 AFM 的滿意度分別為 71.3%、63% 和 74.9%。研究論文還指出，這三個模型分別領先于 Llama、Gemma 和 Phi-3 模型。附上相關性能結果如下：