Apple の AI 増幅戦略は、デバイス側モデルのパフォーマンスが GPT-4 よりも優れていると主張しています

4 月 2 日のクイック テクノロジー ニュースによると、最近の論文で Apple の研究チームは、デバイス側で実行できるモデル ReALM がいくつかの点で GPT を超える可能性があると主張しました。 ReALM のパラメータ量はそれぞれ 80M、250M、1B、3B であり、非常に小さいため、携帯電話、タブレット、その他のデバイスでの実行に適しています。 ReALM は主に、テキスト内で言及されているさまざまなエンティティ (名前、場所、組織など) 間の参照関係を AI が識別できるようにするプロセスを研究します。この文書では、エンティティを 3 つのタイプに分類しています。 オンスクリーン エンティティ: ユーザーの画面に現在表示されているコンテンツを指します。会話エンティティ: 対話に関連するコンテンツを指します。たとえば、ユーザーが「お母さんに電話して」と言った場合、お母さんの連絡先情報が会話エンティティになります。背景エンティティ: 再生中の音楽やこれから鳴るアラームなど、ユーザーの現在の操作や画面に表示されるコンテンツに直接関係しない可能性のあるエンティティを指します。この論文では、大規模な言語モデルはさまざまなタスクで非常に優れていることが証明されているものの、非対話エンティティ (画面エンティティ、背景エンティティなど) の参照問題を解決するために使用される場合には、その可能性が十分に活用されていないと述べています。 ReALM は、GPT-3.5 および GPT-4 とパフォーマンスを比較するまったく新しい手法で、最小モデルは GPT-4 と同等のパフォーマンスを示し、より大きなモデルは GPT-4 を大幅に上回っています。この研究は、Apple デバイスの Siri アシスタントを改善するために使用され、Siri がユーザーのクエリのコンテキストをよりよく理解して処理できるようにするために使用されることが期待されています。

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