kumpanya Apple nagpakilala ng mga bagong modelo ng maliliit na wika na tinatawag na OpenELM. Ito ay itinuturing na isang mahalagang hakbang sa pagbuo ng mga generative na modelo ng artificial intelligence. Kinukumpirma din nito ang layunin Apple upang mag-alok ng mga function ng artificial intelligence sa mga device bilang karagdagan sa mga serbisyo ng cloud AI.
Hanggang sa Apple ay naghahanda na ipahayag ang mga feature ng AI na darating sa iPhone sa Hunyo, mabilis itong umuunlad sa lugar na ito. Sa nakalipas na mga buwan, ang mga mananaliksik Apple nagpakita ng iba't ibang modelo ng artificial intelligence at gumawa ng bagong hakbang sa direksyong ito.
Inilathala ng mga mananaliksik ang kanilang mga modelo ng wika, na tinatawag nilang "OpenELM," sa platform ng Hugging Face Hub. Ang mga modelong ito ay nakikita bilang isang mahalagang hakbang sa paggamit ng produktibong artificial intelligence sa mga device.
Ang mga modelong ito, na pinangalanang "Open Source Efficient Language Models" (OpenELM), ay nailalarawan bilang "highly efficient" kapag nilutas ang mga problema sa text, lalo na sa mga lugar tulad ng pagsusulat ng mga e-mail. Bilang karagdagan, ang mga modelong ito ay open source at maaaring gamitin ng sinumang developer.
Available ang mga modelo ng OpenELM sa apat na magkakaibang laki at maaaring ilarawan bilang "mga modelo ng maliliit na wika." Ang laki ng mga modelong ito ay 270 milyong mga parameter, 450 milyong mga parameter, 1,1 bilyong mga parameter at 3 bilyong mga parameter. Isinasaad ng mga parameter kung gaano karaming mga variable ang matututuhan ng modelo mula sa mga set ng data ng pagsasanay.
Halimbawa, upang maunawaan kung gaano kaliit ang laki ng modelo, Microsoft kamakailan ay inihayag ang bagong artificial intelligence model na Phi-3 at tinawag itong "aming smallest artificial intelligence model". Ang laki ng modelong ito ay 3,8 bilyong mga parameter lamang. Para sa paghahambing, mga modelo Apple maaaring magkaroon ng hanggang 270 milyong mga parameter. Nangangahulugan ang mas maliliit na sukat na mas mura ang mga ito at maaaring i-optimize para gumana nang mas mahusay sa mga device gaya ng mga mobile phone at laptop.
Basahin din: