iOS 18 및 iPhone 16의 온디바이스 AI 계획이 더욱 명확해졌습니다.

Apple은 iOS 18과 차세대 iPhone 모델에 생성 AI를 배포하기 위해 모든 처리를 클라우드로 보내고 답변을 제공하는 대신 장치에 유지하는 방식으로 다른 접근 방식을 취하고 있다는 소문이 있습니다.

이러한 보고서는 사용자 개인 정보 보호 및 과거 형식에 대한 Apple의 강력한 접근 방식을 고려할 때 근거가 충분한 것으로 보입니다. 요청을 완전히 로컬로 유지하는 것이 정보를 성층권으로 보내고 다시 보내는 것보다 더 빠르고 안전할 것입니다.

그러나 온디바이스 모델이 Google의 Gemini 및 OpenAI의 ChatGPT와 같이 클라우드를 참조하는 모델과 동일한 풍부한 지식에 액세스할 수 있는지 여부는 불분명합니다. 예를 들어 삼성은 Galaxy AI를 위해 온디바이스 성능과 클라우드 처리 기능을 결합하여 사용합니다. 애플이 제미니를 아이폰에 도입함으로써 공백을 메우기 위해 구글과 계약을 검토하고 있다는 소문이 돌았습니다.

온디바이스 모델을 사용하면 새로운 기능이 기존 장치가 아닌 차세대 iPhone 하드웨어로 제한되는지 여부도 불분명합니다.

이제 이것이 바로 Apple이 취할 경로임을 암시하는 증거가 조금 더 있습니다. 이번 주에 Apple은 온디바이스 처리를 위해 구축된 다수의 오픈 소스 대규모 언어 모델을 출시했습니다.

처럼 맥루머스 보고서에 따르면 회사는 다음과 같은 내용을 발표했습니다. 백지 Hugging Face 앱의 AI 커뮤니티 내에서 8개의 OpenELM(오픈 소스 효율적인 언어 모델)이 출시되었습니다.

Apple은 교육을 덜 받았음에도 불구하고 클라우드의 도움을 활용하는 다른 LLM과 성능이 동등하다고 생각합니다. 결과의 신뢰성과 신뢰성을 향상시키는 데 개발자가 참여하기를 바랍니다.

논문에서는 다음과 같이 설명합니다. “이를 위해 우리는 최첨단 개방형 언어 모델인 OpenELM을 출시합니다. OpenELM은 레이어별 스케일링 전략을 사용하여 변환기 모델의 각 레이어 내에 매개변수를 효율적으로 할당함으로써 정확성을 향상시킵니다. 예를 들어, 약 10억 개의 매개변수로 구성된 매개변수 예산을 사용하는 OpenELM은 OLMo에 비해 정확도가 2.36% 향상되는 동시에 사전 훈련 토큰이 2배 더 적게 필요합니다.

“모델 가중치와 추론 코드만 제공하고 비공개 데이터 세트에 대한 사전 훈련을 제공했던 이전 관행과 달리, 우리 릴리스에는 훈련 로그, 다중 체크포인트 및 사전 학습을 포함하여 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에 대한 언어 모델의 훈련 및 평가를 위한 완전한 프레임워크가 포함되어 있습니다. -훈련 구성. 또한 Apple 장치에서 추론 및 미세 조정을 위해 모델을 MLX 라이브러리로 변환하는 코드도 출시합니다. 이 포괄적인 릴리스는 개방형 연구 커뮤니티에 힘을 실어주고 강화하여 미래의 개방형 연구 노력을 위한 길을 닦는 것을 목표로 합니다.”

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