蘋果發佈了幾款設計於裝置上運行的開源大型語言模型,而不是透過雲端服務。這些模型統稱為 OpenELM,並已在Hugging Face Hub 上提供,該平台是一個共享人工智能代碼的社區。
蘋果 (AAPL-US)
蘋果在開源 AI 平台 Hugging Face 上發布一個具有開源訓練和推理框架的高效語言模型,名為 OpenELM。
據了解,OpenELM 有四種尺寸:2.7 億、4.5 億、11 億和 30 億個參數版本,定位於超小規模模型,而微軟 Phi-3 模型為 38 億。 這種小模型運行成本更低,可在手機和筆記型電腦等設備上運行。 同時,在 WWDC24 開發者大會之前,蘋果徹底開源了 OpenELM 模型權重和推理程式碼,資料集和訓練日誌等。 而且,蘋果還開源了神經網路庫 CoreNet。
OpenELM 支援 iPhone 或 Mac 電腦
蘋果在 OpenELM 公開說明中提到 「將模型轉換為 MLX 資料庫的程式 碼,以便在蘋果設備上進行推理和微 調」,其中 MLX 是去年釋出能在蘋 果晶片上運行機器學習的框架,能夠 在非連網路狀態下,直接透過蘋果設 備本機執行。
蘋果一直都是封閉系統領導者,如今 罕見公開 AI 大模型,外界認為這有 可能就類似 Google 操作方式,先透過 開源拉攏開發人員,再利用封閉產品 進行商業化。
OpenELM 有哪些亮點?
據蘋果官方所述,OpenELM 是一種 最先進的開放語言模型。OpenELM 使用分層縮放(layer-wise scaling)策 略來有效地分配變壓器模型每一層 內的參數,從而提高準確性。例 如,在參數預算約為 10 億個參數的 情況下,OpenELM 與 OLMo 相比, 精度提高了 2.36%,同時所需的預訓 練令牌減少了 2 倍。
此外,「與先前僅提供模型權重和 推理程式碼以及在私人資料集上進 行預訓練的做法不同,我們的版本 包括在公開資料集上訓練和評估語 言模型的完整框架,包括訓練日 誌、多個檢查點和預訓練。我們還 發布了將模型轉換為 MLX 庫的程式 碼,以便在 Apple 裝置上進行推理和 微調。這一全面的發布旨在增強和 加強開放研究社區的力量,為未來 的開放研究努力鋪平道路。」
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