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标题: 万字长文解密Apple Intelligence基础模子:打造高效、个性化、安全的端侧大 [打印本页]

作者: 莫张周刘王    时间: 2024-10-21 18:08
标题: 万字长文解密Apple Intelligence基础模子:打造高效、个性化、安全的端侧大
一图速览


1 引言

在引言部分,文章介绍了苹果智能(Apple Intelligence)的根本概念和集成情况。苹果智能是苹果公司在其操作系统中集成的个人智能系统,包罗iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia。该系统通过多个高度能生的生成模子,为用户提供快速、高效、专门化的服务,能够根据用户当前的活动进行即时顺应。这些模子被优化用于文本撰写、通知优先级排序、创建对话图像以及简化应用间的交互等日常任务。
1.1 苹果智能简介

苹果智能是苹果公司在其操作系统中集成的个人智能系统,它在2024年环球开发者大会上被首次介绍。苹果智能旨在为用户提供一个深度集成、高效、个性化的智能体验,通过一系列高度能生的生成模子来实现这一目标。这些模子被计划为快速、高效、专门化,以满意用户日常任务的需求,并且能够根据用户的当前活动进行即时顺应。
集成情况

苹果智能被集成到了iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia中,这意味着用户可以在苹果的多个设备上享受到划一的智能体验。这种集成答应用户在差别设备之间无缝地使用智能功能,进步了用户体验的连贯性和便捷性。
功能特点

苹果智能的焦点功能包罗:

模子的顺应性

苹果智能的模子能够根据用户当前的活动进行即时顺应,这意味着它们能够学习用户的行为模式,并根据这些模式来优化其提供的服务。例如,如果用户在撰写邮件时经常使用特定的短语或格式,模子可以学习这些偏好,并在将来的撰写任务中提供相应的建议。
用户体验的优化

苹果智能通过细调用户体验来进步用户的满意度。这包罗对用户界面的优化、对用户操作的预测以及对用户需求的快速响应。通过这些优化,苹果智能旨在减少用户的操作步骤,提供更加流通和直观的用户体验。
1.2 苹果基础模子

在陈诉的1.2节中,详细介绍了苹果公司开发的基础语言模子,这些模子是苹果智能特性的焦点。这些模子被计划用于在苹果的设备和服务器上高效运行,包罗一个专门用于设备端的模子和一个为服务器情况计划的模子。
AFM-on-device

AFM-on-device是一个大约30亿参数的语言模子,它被优化用于在苹果设备上运行,以实现高性能和低延迟。这个模子的参数目虽然相对较小,但它通过特殊的优化技能,能够提供与更大模子相媲美的性能。
AFM-server

AFM-server是一个更大规模的服务器基础语言模子,专为苹果的私有云计算情况计划。这个模子使用了服务器的计算资源,以支持更复杂的任务和更高的并发用户需求。
模子优化

这些模子都经过了精心计划和优化,以确保它们能够高效地执行各种任务,包罗文本生成、对话管理、图像创建和应用内操作等。优化的方面包罗模子架构、数据处理、训练过程和推理引擎。
负责任的AI原则

在开发这些模子的过程中,苹果公司强调了负责任的AI原则的应用。这些原则包罗赋予用户权力、代表环球用户群体、谨慎计划和掩护隐私。这些原则确保了AI工具的开发不仅技能先进,而且在道德和社会责任方面也是可靠的。
模子开发的重点

陈诉中提到,苹果智能的模子开发重点在于创建能够办理特定用户需求的工具。这些工具旨在进步用户的日常生活效率,同时确保用户隐私和数据安全。
2 架构

在陈诉的第2节中,详细介绍了苹果智能基础模子的架构计划,包罗模子架构、预训练过程、数据使用、预训练阶段划分以及优化器选择。这些构成部分共同构成了苹果智能的焦点技能基础。

2.1 模子架构

在陈诉的第2.1节中,详细形貌了苹果智能基础模子的架构计划。这些模子采用了先进的技能来进步性能和效率,同时保持模子的可扩展性和顺应性。以下是该节内容的详细总结:
架构计划选择

苹果智能基础模子采用了以下关键架构计划选择:
模子尺寸

AFM-on-device模子的具体尺寸如下:

这些参数定义了模子的容量和复杂性,使其能够处理各种复杂的天然语言处理任务。
架构的优势

这种架构计划的优势在于其能够平衡模子的性能和效率。通过优化内存使用和计算效率,模子能够在保持较小尺寸的同时提供强大的处理能力。此外,这种计划还支持模子在多种设备和平台上的有效摆设,包罗移动设备和服务器。
2.2 预训练

预训练是苹果智能基础模子开发过程中的关键阶段,它涉及使用大量数据来训练模子,以便模子能够理解和生整天然语言。在陈诉的第2.2节中,详细介绍了预训练的数据、方法和阶段。
2.2.1 数据

预训练数据集的构成是多样化的,包罗:

2.2.2 预训练过程

预训练过程包罗以下几个关键步骤:
2.2.3 预训练阶段

预训练分为三个主要阶段:
2.2.4 优化器

预训练过程中使用的优化器是RMSProp的变体,它通过以下方式进行配置:

2.3 预训练阶段划分

在陈诉的第2.3节中,详细阐述了苹果智能基础模子预训练的三个阶段:焦点预训练、连续预训练和上下文延伸。每个阶段都针对特定的训练目标和数据集,以确保模子在差别方面的能力得到强化和优化。
2.3.1 焦点预训练

焦点预训练是模子训练的初始阶段,这个阶段的目标是构建模子的基础语言理解能力。在这个阶段,模子会被暴露于大量的文本数据中,以学习语言的根本布局和语义。焦点预训练的数据集通常包罗广泛的文本范例,如册本、文章、网页内容等,以确保模子能够得到丰富的语言特性和模式。
2.3.2 连续预训练

连续预训练阶段的目标是进一步提升模子对特定范畴数据的理解能力,如代码和数学。在这个阶段,训练数据集会被精心计划,以包罗更多的代码库、数学标题解答和相干文献。此外,这个阶段也会减少对低质量或不那么相干的数据的依赖,从而让模子更加专注于对这些高价值数据的学习。
2.3.3 上下文延伸

上下文延伸阶段专注于提升模子处理长文本的能力。在这个阶段,模子会被训练以理解和生成更长的文本序列。这包罗增加模子在训练时处理的最大序列长度,以及引入更多长文本数据。这对于必要理解和生成复杂故事、长篇陈诉或详细阐明的应用场景尤为重要。
优化器配置

在预训练的每个阶段,都使用了特定的优化器配置来顺应差别阶段的训练需求。这些配置包罗:

2.4 优化器

在陈诉的第2.4节中,讨论了苹果智能基础模子预训练过程中使用的优化器。优化器是机器学习中用于调整模子参数以最小化损失函数的算法。在深度学习中,选择符合的优化器对于模子的训练效率和终极性能至关重要。
选择的优化器

苹果智能基础模子选用了一种基于RMSProp的优化器,这是一种广泛使用的一阶优化算法,特殊适合处理非平稳目标标题。RMSProp通过调整每个参数的学习率来加快收敛速度,并且对所有参数使用差别的自顺应学习率。
优化器的关键特性

优化器的配置细节


训练稳固性

为了确保训练过程的稳固性,优化器还包罗了梯度裁剪机制,以制止梯度爆炸标题。梯度裁剪通过限制梯度的最大值来防止参数更新过大,从而保持训练的稳固性。
3 后训练

在陈诉的第3节中,详细形貌了苹果智能基础模子的后训练阶段,这一阶段是在模子的预训练之后进行的,旨在进一步提升模子的性能,特殊是在特定的应用场景中。后训练包罗数据收集、模子微调、以及采用先进的算法来优化模子的响应和输出
3.1 数据

在苹果智能基础模子的后训练阶段,数据的准备和使用是至关重要的。第3.1节详细形貌了用于后训练的数据范例、收集方法以及如何通过这些数据进一步提升模子的性能。
人类标注数据

后训练阶段使用了大量经过精心挑选和人类标注数据。这些数据包罗:

合成数据

除了人类标注的数据,后训练还广泛使用了合成数据。这些数据是通过预训练模子生成的,用于扩展训练集并增加模子的泛化能力。合成数据的生成方法包罗:

数据混淆计谋

在后训练中,苹果智能基础模子采用了混淆数据计谋,结合了人类标注数据和合成数据。这种计谋旨在确保模子在训练过程中打仗到多样化的数据,从而进步其在多种任务上的性能。
数据的多样性和质量控制

为了进步模子的泛化能力和减少私见,后训练数据的多样性和质量控制是关键。苹果智能基础模子的后训练数据收集和筛选过程包罗:

数据的安全性和隐私掩护

苹果智能基础模子在后训练阶段同样注重数据的安全性和隐私掩护:

3.2 监督微调(SFT)

在陈诉的第3.2节中,详细阐述了苹果智能基础模子在后训练阶段采用的监督微调(Supervised Fine-Tuning,简称SFT)过程。SFT是一种在预训练模子基础上进一步提升其在特定任务上性能的方法。
数据收集与处理

SFT阶段使用了大量经过人类标注的数据,这些数据覆盖了广泛的语言使用场景,包罗对话、写作、标题答复等。这些数据被用来训练模子,使其能够更正确地理解和生成语言。
人类注释数据

SFT过程中使用的人类注释数据包罗了各种范例的语言对,如指令和相应的正确响应。这些数据帮助模子学习如何根据给定的指令或标题生成恰当的响应。
合成数据

除了人类标注的数据,SFT还使用了合成数据。合成数据是通过预训练模子生成的,用于扩展训练集并进步模子的泛化能力。这些数据通过特定的技能生成,如标题重构和标题演化,以增强模子处理各种标题的能力。
数据混淆计谋

在SFT中,苹果智能基础模子采用了混淆数据计谋,结合了人类标注数据和合成数据。这种计谋旨在确保模子在训练过程中打仗到多样化的数据,从而进步其在多种任务上的性能。
微调方法

SFT过程中,苹果智能基础模子使用了LoRA(Low-Rank Adaptation)适配器来对模子进行微调。适配器是一种小型的神经网络模块,可以插入到模子的特定层中,以实现对模子的精细调整。这种方法答应模子在保持预训练知识的同时,针对特定任务进行优化。
微调的效果

通过SFT,苹果智能基础模子在多个任务上显示出显著的性能提升,包罗指令遵循、工具使用、写作和数学标题办理等。这些改进使得模子更加适合现实应用,能够为用户提供更加正确和有用的服务。
3.3 基于人类反馈的强化学习(RLHF)

在陈诉的第3.3节中,深入探讨了苹果智能基础模子如何使用基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)来进一步提升模子的性能。这一阶段是在监督式微调(SFT)之后进行的,目标是通过人类评估者的反馈来优化模子的输出,使其更加符合人类的偏好和期望。
3.3.1 奖励建模

RLHF的第一步是训练一个奖励模子,该模子能够评估模子输出的质量。这个奖励模子使用人类偏好数据进行训练,此中包罗了人类评估者对模子生成的多个响应的比力和排序。通过这种方式,模子学习到了哪些输出更受人类偏好,并能够在后续的训练中生成更符合这些偏好的响应。
3.3.2 迭代教学委员会(iTeC)

苹果智能基础模子采用了一种名为迭代教学委员会(Iterative Teaching Committee, iTeC)的方法,这是一种结合了多种偏好优化算法的迭代RLHF框架。iTeC通过使用拒绝采样、直接偏好优化(DPO)、在线强化学习等技能,迭代地改进模子。在每一轮迭代中,模子生成的响应会被人类评估者进行比力和评分,这些反馈数据随后用于训练新的奖励模子,从而引导模子在下一轮迭代中生成更好的输出。
3.3.3 在线RLHF算法:MDLOO

苹果智能基础模子还引入了一种名为MDLOO(Mirror Descent with Leave-One-Out estimation)的在线RLHF算法。这种算法在模子训练过程中解码响应,并应用强化学习算法来最大化奖励。MDLOO使用留一法(Leave-One-Out)来估计每个响应的优势,并采用镜像下降(Mirror Descent)计谋来优化模子的计谋。这种方法使得模子能够在每次迭代中根据人类反馈进行调整,以生成更高质量的输出。
数据和模子的迭代改进

在RLHF的过程中,苹果智能基础模子不断地通过人类反馈进行迭代改进。每一轮迭代都包罗数据收集、模子训练和评估、以及模子优化。通过这种方式,模子渐渐学会了生成更符合人类期望的响应,进步了其在各种任务中的性能和实用性。
4 苹果智能特性

在陈诉的第4节中,讨论了如何将苹果智能基础模子转化为支持特定用户任务的特性。这一节详细形貌了模子的适配器架构、优化技能以及如安在现实应用中使用这些模子。

4.1 适配器架构

苹果智能基础模子采用适配器架构来实现动态专业化,这是一种答应模子针对特定任务进行优化的技能。以下是适配器架构的关键构成部分和优势:
LoRA适配器


动态专业化


运行时可替换


4.2 优化

在陈诉的第4.2节中,讨论了苹果智能基础模子的优化计谋,这些计谋旨在确保模子在各种设备和服务器上高效运行,同时保持高性能。以下是优化技能的关键方面:
模子量化


精度规复适配器


交互式模子分析


优化的效益


4.3 案例研究

在陈诉的第4.3节中,通过一个具体的案例研究来展示苹果智能基础模子在现实应用中的表现,特殊是如何将这些模子应用于生成摘要这一任务。这一节详细形貌了从数据准备到模子训练、优化,再到评估的整个过程。
任务概述

摘要任务要求模子能够从较长的文本中提取关键信息,并将其压缩成简短、连贯的总结。这项任务在很多现实应用中都非常有用,比如自动生成电子邮件、消息和通知的摘要,帮助用户快速把握信息要点。
数据准备

为了训练模子进行摘要任务,收集和处理了大量相干的数据,包罗:

这些数据经过预处理,包罗清洗、去重和质量控制,以确保训练数据的质量和划一性。
模子训练

使用苹果智能基础模子,特殊是AFM-on-device模子,进行摘要任务的训练。训练过程包罗:

微调计谋

在微调过程中,采用了特定的计谋来进步模子的性能:

结果评估

对模子生成的摘要进行了详细的评估,包罗:

5 评估

在陈诉的第5节中,对苹果智能基础模子进行了全面的评估,以验证其在预训练、后训练以及特定功能方面的性能。评估是模子开发过程中至关重要的一环,它确保了模子的实用性、有效性和安全性。
5.1 预训练评估

预训练评估主要关注模子在完成各种语言任务前的基础知识和能力。这包罗了对模子在语言理解、文本生成和根本推理任务上的性能进行基准测试。评估结果有助于确定模子在进行特定任务训练之前的初始状态。
5.2 后训练评估

后训练评估则侧重于模子在经过监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)之后的改进。这一阶段的评估涵盖了多个方面:



评估结果

工具使用:AFM-server在Berkeley Function Calling Leaderboard基准上得分最高,整体正确率为72.4%。

5.3 摘要功能评估

特殊地,对模子在生成摘要方面的性能进行了详细评估。这包罗了对模子生成的摘要的正确性、连贯性、简洁性和信息生存程度的评估。评估过程中使用了多样化的数据集,并由专业的评估人员进行了深入分析。
6 负责任的AI

在陈诉的第6节中,深入探讨了苹果智能基础模子在开发过程中如何贯彻负责任的人工智能(Responsible AI)原则。负责任的AI是确保人工智能技能的开发和应用能够恭敬用户、掩护隐私、制止私见和歧视,并且符合伦理和法律标准的一种方法论。
6.1 概述

在陈诉的第6.1节中,概述了苹果智能基础模子在开发过程中如何整合负责任的人工智能(Responsible AI)的原则。负责任的AI是指在人工智能系统的计划、开发和摆设过程中,确保这些系统能够以公正、透明、可解释和安全的方式运行,同时恭敬用户隐私和数据安全。
负责任的AI的焦点原则

苹果智能基础模子的负责任AI实践基于以下几个焦点原则:
负责任的AI的实施

在苹果智能基础模子的开发中,负责任的AI原则被整合到了每一个环节:

6.2 预训练

在陈诉的第6.2节中,深入探讨了苹果智能基础模子在预训练阶段如何贯彻负责任的人工智能(Responsible AI)原则。这一阶段是模子发展的基石,为后续的微调和应用奠基了基础。
数据选择与处理

预训练阶段的数据计谋是确保模子能够公正、无私见地学习的关键。苹果智能基础模子在这一阶段采取了以下措施:
模子训练的负责任实践

在模子训练过程中,苹果智能基础模子注重以下几个方面:
负责任的AI原则的具体实施

苹果智能基础模子在预训练阶段实施了以下负责任的AI原则:
6.3 后训练

在陈诉的第6.3节中,讨论了苹果智能基础模子在后训练阶段如何继续实施负责任的人工智能(Responsible AI)原则。后训练是模子开发的关键阶段,它涉及到模子在特定任务上的微调和优化。
后训练数据的选择与处理

在后训练阶段,苹果智能基础模子采取了以下措施来确保数据的质量和安全性:
模子微调的负责任实践

在模子微调过程中,苹果智能基础模子注重以下几个方面:
负责任的AI原则的具体实施

苹果智能基础模子在后训练阶段实施了以下负责任的AI原则:
6.4 防范恶意代码

在陈诉的第6.4节中,讨论了苹果智能基础模子如何防范恶意代码的生成和流传,这是负责任的人工智能(Responsible AI)实践的一个重要方面。
恶意代码防范的重要性

恶意代码,包罗病毒、蠕虫、特洛伊木马和其他恶意软件,对个人用户和整个网络都构成了严重威胁。苹果智能基础模子在计划和开发过程中,特殊器重防止模子被用于生成或流传恶意代码。
防范措施

苹果智能基础模子采取了以下措施来防范恶意代码:
技能实现

苹果智能基础模子在技能层面上采取了以下措施:
6.5 红队测试

在陈诉的第6.5节中,探讨了苹果智能基础模子如何运用红队测试(Red Teaming)来确保模子的安全性和鲁棒性。红队测试是一种模拟攻击者行为的安全测试方法,用于评估和进步系统的安全性。
红队测试的目标

红队测试的目标是通过对模子进行连续的安全评估,以发现和修复潜在的安全漏洞。这种方法有助于确保模子在面对恶意攻击时能够保持稳固和安全。
测试方法

苹果智能基础模子在红队测试中采用了以下方法:
实施步骤

红队测试的实施步骤包罗:
6.6 评估

在陈诉的第6.6节中,详细讨论了苹果智能基础模子在开发过程中如何进行评估,以确保模子的质量和性能符合负责任的人工智能(Responsible AI)的标准。
评估的重要性

评估是确保人工智能模子在现实应用中表现精良、安全、公正和符合伦理标准的关键环节。苹果智能基础模子的评估过程旨在全面查抄模子的性能,包罗正确性、效率、安全性和对用户隐私的掩护。
评估方法

苹果智能基础模子的评估方法包罗:
评估内容

评估内容涵盖了模子的多个方面:
连续改进

评估结果用于引导模子的连续改进,包罗:
7 结论

在陈诉的第7节中,总结了苹果智能基础模子的开发过程、关键技能和评估结果。这一节强调了苹果公司在人工智能范畴的创新和领导力,以及其对负责任的人工智能原则的答应。
技能创新


负责任的AI


性能评估


苹果智能基础模子的开发表现了苹果公司在人工智能范畴的深厚技能积累和对负责任的人工智能原则的坚定答应。通过创新的模子架构、精心计划的训练过程和全面的评估,苹果智能基础模子为用户提供了一个安全、高效、公正的智能助手,同时推动了人工智能技能的积极发展。

如何学习大模子

如今社会上大模子越来越普及了,已经有很多人都想往这内里扎,但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农,初入大模子时也吃了很多亏,踩了无数坑。如今我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模子,能够办理你们学习中的困难。
我已将重要的AI大模子资料包罗市面上AI大模子各大白皮书、AGI大模子系统学习门路、AI大模子视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,必要的小同伴可以扫取。

一、AGI大模子系统学习门路
很多人学习大模子的时间没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习门路希望能够帮助到你们学习AI大模子。

二、AI大模子视频教程

三、AI大模子各大学习册本

四、AI大模子各大场景实战案例

五、竣事语
学习AI大模子是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技能。通过学习AI大模子,我们可以深入相识深度学习、神经网络等焦点概念,并将其应用于天然语言处理、计算机视觉、语音辨认等范畴。同时,把握AI大模子还能够为我们的职业发展增加竞争力,成为将来技能范畴的领导者。
再者,学习AI大模子也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。
因此,学习AI大模子是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。
本文转自 https://blog.csdn.net/python123456_/article/details/142254093?spm=1001.2014.3001.5501,如有侵权,请联系删除。

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