Scriptum ab | . Ma Xuewei

Siri tandem in "AI Siri" mutatus est, et hic multum-anticipatus Apple Intelligentia est.

Cum Lorem Apple Intelligentia pro iOS 18, iPadOS 18 et macOS Sequoia, Apple etiam relationem technicam dimisit in suo exemplo magno, magnum numerum singularium technicorum annuntians, quae magnam attentionem ex industria attraxit.

Secundum relationes, Apple Intelligentia multiplex summus perficientur continet generativorum exempla, quae celeria, efficientia, opera quotidiana utentium destinata sunt, et statim ad actiones hodiernas utentium accommodare possunt. Exempla fundamentalia in Apple Intelligentia aedificata iam optimized pro experimentis utentis scribendi ac poliendi textum, prioritando et summando notificationes, iucundas imagines in colloquiis cum familiaribus et amicis faciendis, et in actionibus app-actionibus ad commercium streamlines crucis app.

In technicis relationibus, Apple manipulus exprimit quomodo duo exemplaria - linguae exemplar AFM (Apple Foundation Model) cum circiter III miliardis parametri et maior, servo-fundatur exemplar linguae AFM-servatoris - constructae sunt professionalem munera efficaciter et accurate.

Figure |

Haec duo exemplaria fundamentalia maioris familiae exempla generativarum quae ab Apple creata sunt ad usores et ad tincidunt sustentandos pertinent; hoc includit exemplar programmandi secundum exemplar linguae AFM ad intelligentiam aedificandi in Xcode, et diffusio exemplaris ad auxilium Users se visibiliter exprimunt; ut in applicationibus Nuntius.

Quomodo AFM facit?

AFM iudicium severum in processu evolutionis subiit, et eventus aestimatio monstravit exemplar bene praemeditari, post-praeparandi et operae specificae praestare, et congruere cum valoribus nucleis et principiis AI responsalibus.

1. Pre-exercitatio iudicium

Manipulus Apple usus publici iudicii benchmarks ut HELM MMLU, HELMLite et OpenLLM ad aestimandas linguae intellegendae et ratiocinandi facultates exemplaris AFM usus est. Eventus ostendit exemplar AFM praestantissimos eventus in multiplicibus indicibus aestimationis consecutis, linguas fortes intelligendi et ratiocinandi facultates demonstrasse, et fundamentum in subsequentibus applicationibus post-comitandis ac specificis operis applicationibus posuisse.

2. Post disciplina iudicium

Turma Apple societatis humanae aestimationes et automated aestimationes suas adiecit ad aestimandas facultates generales exemplares AFM et facultates specificas, sicut disciplinam sequentem, instrumentum usus, scripturam.Eventus aestimatio haec sunt:

• Humani aestimatio:Exemplar AFM comparabile est vel melius alio fonte aperto et exempla commercialia in multiplicibus operibus, demonstrans exemplar quod potest intelligere et sequi multiplicia instructiones et generare textum praecipuum.

Figure |

Investigatio bigae aestimatae MAIA in paradigma neuronis descriptio. Studium ostendit MAIA optimos descriptiones effectus in utroque reali exemplorum et synthetica notitia neuronorum collocare, cum facultates predictive meliores quam modos baselines et cum peritis humanis comparandos.

• Instructio obsequio taxatio:Exemplar AFM praeclaros eventus in benchmarks consecutus est, ut IFEval et AlpacaEval 2.0 LC demonstrans exemplar exemplum praeceptis efficaciter intellegere et sequi.

Figura |

• Instrumentum usus taxationem:Exemplar AFM optime altiore accuratione in Berkeley Function vocatum Leaderboard signum consecutus est, significans exemplar instrumento uti posse.

Figure |

• Scribens aestimatione:Exemplar AFM bene praestitit in summatim interna et scribendo benchmarks, demonstrans facultatem exemplaris textum fluentem ac GENERALE generandi.

Figure | Comparatus cum Gemma-7B et Mistral-7B, AFM-in-fabricae aequivalens vel melius effectus consequi potest. AFM-servitor signanter dbrx-directivam format et comparandus est cum GPT-3.5 et GPT-4.

• Math aestimatione:Exemplar AFM praeclaros eventus in probationibus consecutus est ut GSM8K et MATH, significans exemplar problema mathematicum efficaciter solvere.

Figura | Effectus AFM-in-machinam significanter melius est quam Mistral-7B et Gemma-7B.

Praeterea turma investigationis deduxit negotium aestimationerum specialium et aestimationes salutis exemplarium. Adhibebant hominum aestimationem ac perpensas aestimationes in- plicare ad aestimandas exsecutionem exemplaris AFM in operibus specificis, sicut inscriptionem summarizationem, nuntium summarium, notificationem summatim. Secundum aestimationem consequitur, effectio exemplaris AFM in summario electronico, nuntio summario, et summario notificatio melior est quam alia exempla in multis aspectibus, ut accuratio, perfectio et promptitudo.

Secundum securitatem, turma investigationis adhibita notitias adversarias et aestimationem humanam aestimandi exemplar AFM resistentiam argumentis nocentibus et sensitivis. Aestimatio consequitur ostendere exemplar AFM repugnantiam bonam ostendere notitiae adversariae et argumentorum sensitivarum, aliquatenus responsiones nocivas vel indebita vitantes.

Quomodo AFM exercetur?

Architecture

Sicut pleraque exemplaria amet, AFM exemplar innititur Transformer architectura, sed etiam electiones quasdam speciales consilio adhibet ad efficientiam et effectum meliorem.Praecipuae partes sunt hae:

• Transformator moduli: AFM vexillum Transformer moduli utitur, cum multi-capitis mechanismi et feedforward attentioneNeural Networks。

• Communes input/output matrix embedding: Hoc consilium numerum parametri exemplaris minuit et memoriam efficientiam meliorat.

• Prenormalisatio et RMSNorm: Hae artes stabilitatem disciplinae meliorem efficiunt et exemplar adiuvant plura exemplaria implicata discunt.

• Query/clavis ordinationem: Haec ars stabilitatem disciplinae ulterius ampliat.

• Ordinatae Query Operam (GQA): Mechanismus GQA memoriam reducit usus et efficientiam computationalem meliorem facit.

• SwiGLU munus activationis: Haec activatio munus efficaciam exemplaris ampliat.

• RoPE positio embedding: Funis machina mechanismum descriptam longi textus sustinet ac facultatem exemplaris contextus repraesentandi melioret.

Figure | Utitur 26 laminis Transformatoris, singulae tabulae CXXVIII capita continet, 8 query/clavis capitis ac 24 quaesiti capitis caput.

prae-instructio

In AFM exemplar processum prae-tratritionis destinatur ad exempla linguarum potentissima instituendi ad varias functiones Apple Intelligentiae systematis sustentandas. Exemplaria AFM in Cloud TPU corymbis exercentur utentes compage AXLearn, quae educatio exemplorum magnarum ac longitudines sequentiarum sustinet, ac efficientem disciplinam et consequentiam perficiendi praebet.

AFM praeexercitatio dataset constat ex multiplicibus speciebus summae qualitatis notitiae, inter quas:

• Contentus interretialis: publice available notitia repit usura Applebot et eliquata.

• Datasets licentiati: Datasets quali- tates ab editoribus impetratae sunt diversae longae litterae datae.

• Codex: Aperi fons notae ex GitHub acceptae, multiplex programmandi linguas obtegens.

• Mathematica: interretialis notitia contenta mathematicorum continens quaestiones mathematicas, forums, diaria, tutoria, seminaria.

• Publica dataset: Dataset publice in promptu quae aestimata et obtecta est.

AFM prae-structio in tres gradus dividitur;

• Core scaena: Maximae notitiae ad exercitationem utere

• Continuus scaena: secundum nucleum scaenae, codicem et notitias mathematicas accedunt, et pondus paginae paginae ad ulteriorem exemplar cognitionis ampliandum reducitur.

• Spatium expansionis contextus: Ex continuo stadio, longiores series longitudinis et synthetica notitia textus longi ad emendandum exemplar processui facultatum pro longis textibus adhibentur.

post disciplina

AFM lingua fortis intellectus facultates in praeparatione temporis obtinet, sed ut eam ad operas specificas applicandas, sicut summarium inscriptio, nuntius summarium, notificatio summarium, post-praeparatio requiritur.includit:

• Supervised bysso-tuning (SFT);

  • Data collectio: Usus hominum notatorum notatorum et syntheticarum notitiarum ad invigilandum data qualitas diversa est et varios usus missionum linguae naturalis contegit.

  • Data miscent: Diligenter eligere et coniungere notitias humanas et syntheticas ad formandum summus qualitas notitiae mixtionis.

  • Modus subtilis: LoRA aptator ad modulum moduli utere, parametros adaptans tantum accommoda, et communem formam retine.

• Supplementum doctrinarum innixa feedback humanis (RLHF);

  • Praemium exemplar: Praemium exemplar utens notitias humanas anteferre et aestimare qualitatem responsionum exemplaris.

  • Iterativa Docens Committee (iTeC): Exemplar iterativae melioris utens algorithmorum optimizatione multiplex praerogativa, inclusa repudiatio sampling, directa praeferentiae optimae, et in online supplementum discendi.

  • Online RLHF algorithmus (MDLOO): Speculum Descensionis utere consilio optimizationis et discede-Unus commodi aestimator ad praemia augenda et exemplar qualitatis melioris.

Utilitas post-praeparatio:

• Exemplar qualitas emendationis: Post-praeparatio signanter meliorem qualitatem et observantiam exemplaris AFM melioris, quod bene perficit in muneribus specificis.

• Compescere cum valoribus core Apple et principiis responsalibus AI: Processus post-train- cipiens plene notitias qualitatem, securitatem et eliquationem nocivis contentis considerat ut exemplar obtemperet cum valoribus core Apple et principiis AI authoribus.

• Scalability: Methodus post-disciplinae ad alia opera scalabilis est, qua AFM exemplar ad plures Apple Intelligentiae notas sustentandas valet.

Consequentia ipsum

AFM non solum indiget ut facultates linguae intellegendae fortissimas habeant, sed etiam necesse est ut efficaciter in machinis ut iPhone, iPad et Mac currere possit, ac etiam Privata Cloud Computo in Apple siliconibus servientibus. Ad hunc finem assequendum, Apple seriem optimizationis technicis elaboravit curet ut AFM exempla currant ad operas specificas, servato altiore qualitatis exemplar.

Optimization:

• Exemplar quantitatis: Utere 4-bit quantitatis technologiae ad exemplar AFM quantitatis, signanter reducendo exemplum magnitudinis et consequentiae sumptus.

• Adaptor diligentiae receptae: LoRA adaptor utere ut accurate restituas exemplar quantitatis ut prope sit ad exemplar effectus inquantum.

• Quantitas mixta praecisio-: Quantitas quemlibet tabulatum exemplaris utendi 4-bit et 2-biti quantitatis praecisionem ad memoriam reducendi usum servato exemplaris qualitatis.

• Exemplar interactive analysis: Talaria instrumento utere ad solutionem latency et potentiae analysis exemplaris, duce bitrato delectu, ac optimize exemplo perficiendi.

• Adaptores runtime replaceable: Adaptores LoRA utere ad exemplar pulchre-tune tuum ut formari possit ad operas specificas servato generali cognitione exemplaris.

Optimization causa-email summary:

• Data collectio: Collecta data inputa continentes excerpta electronicorum, epistularum, notificationum et notitia purgatio et deduplicatio facienda.

• Synthetica genera- tionum summaria: Utere AFM servo ad genera summaria synthetica quae occurrent requisitis uber, et regulas et exempla utere ad eliquationem ut notitias qualitatis.

• Admonitus iniectio: Summaria addere ab AFM servo generata ad notitias formandas ad exemplar machinae AFM adiuvandum melius intellegendum et summaria generandum.

Praeterea, Apple Intelligentia sequitur principia responsabilium AI, inclusa utentes, repraesentans utentes, diligenti consilio et intimitate tutans. In technicis relationibus, Apple accusationes refutat quod methodis quaestionibus ethice utitur ad exempla quaedam instituendi, inculcando quod non utitur notitia privata usuario et pro complexione utatur notitia publice prompta et licentiati ad Apple Intelligentiae. Extulerunt documenta institutionis ad exemplar AFM modo "responsabili" esse consecutum.