蘋果的WWDC2024剛剛落下帷幕，評(píng)價(jià)卻褒貶不一。

支持者認(rèn)為，蘋果能在語音助手、圖像編輯、Agent協(xié)作、APP打通、外部模型合作等多個(gè)維度結(jié)合AI能力，體現(xiàn)出一個(gè)龐大科技公司重壓之下的成功。

但反對(duì)派卻覺得，升級(jí)的Siri、基于AI的emoji和筆記創(chuàng)作，都是無聊的"雕花"功能，配不上三萬億市值。

眾說紛紜中產(chǎn)生的一個(gè)“大烏龍”是——發(fā)布會(huì)結(jié)束后不少用戶認(rèn)為，蘋果的這些大模型能力均來自于OpenAI的GPT-4o。

甚至，還有一些自媒體言之鑿鑿，說Apple Intelligence是套殼GPT-4o，幾乎坐實(shí)"蘋果掉隊(duì)大模型"言論。

蘋果或許坐不住了。

就在今天，蘋果官方立刻發(fā)布了一篇文章，公布了Apple Intelligence背后，自研基礎(chǔ)模型的信息。

文中，蘋果表示Apple Intelligence背后的基礎(chǔ)模型，是自研的一個(gè)約30億參數(shù)的端側(cè)語言模型（Apple On-Device）和一個(gè)通過私有云計(jì)算并在 Apple 芯片服務(wù)器上運(yùn)行的、更大的基于服務(wù)器的語言模型（Apple Server）。

而且，這些模型都針對(duì)蘋果用戶的日常行為進(jìn)行了微調(diào)訓(xùn)練。

現(xiàn)在，我們來一起看看這兩個(gè)模型的技術(shù)細(xì)節(jié)和競品對(duì)比。

詳解Apple On-Device和Apple Server

這次WWDC背后主要有兩個(gè)模型。

其中一個(gè)是端側(cè)模型，參數(shù)量為3B，可以直接在手機(jī)等終端設(shè)備上運(yùn)行，對(duì)標(biāo)微軟的Phi-3-mini、谷歌Gemma 7B等小模型。

另一個(gè)是更大的模型，沒有明確參數(shù)量，主要對(duì)標(biāo)GPT-4。該模型可通過私有云計(jì)算，并在Apple的服務(wù)器上運(yùn)行。

通過蘋果官方提供的測評(píng)，可以看出它的端側(cè)模型，也就是Apple On-Device，在總結(jié)、安全性、編碼、數(shù)學(xué)推理、分類等測試方面基本處于第一的位置。

而Apple Server，整體還略遜色于GPT-4 Turbo。

同時(shí)，蘋果還公布了用適配器fine-tune 的細(xì)節(jié)。比如使用適配器，即一些模型權(quán)重的小集合，相當(dāng)于一個(gè)小型的插件，讓模型快速適應(yīng)不同的任務(wù)。

例如，模型處理郵件和通知的總結(jié)，看起來差不多，但實(shí)際上有許多細(xì)微的差別。所以蘋果給模型用適配器，讓它能更好地完成這種任務(wù)。

其他內(nèi)容還包括測試、合成數(shù)據(jù)等。

*更多技術(shù)細(xì)節(jié)參考：https://machinelearning.apple.com/research/introducing-apple-foundation-models

端側(cè)和多模態(tài)：蘋果的長期布局

今年以來，蘋果在模型方面動(dòng)作頻頻。

最明顯地，是它自2月開始發(fā)布的一系列小型模型。這其中既包括可以讀懂iPhone屏幕的多模態(tài)理解模型ReALM（Reference Resolution As Language Modelling），還包括Ferret-UI。

4月，蘋果又發(fā)布一系列名為OpenELM（開源高效語言模型）的語言模型，提供2.7億、4.5億、11億和30億等多個(gè)規(guī)格的參數(shù)量。

以下是這些模型的基本情況和參數(shù)總結(jié)：

另外，蘋果在AI領(lǐng)域的投資和并購也圍繞"端側(cè)"和"多模態(tài)"兩大特點(diǎn)。

有信息指出，2023年蘋果至少收購了32家AI創(chuàng)業(yè)公司。

像近期對(duì)加拿大人工智能初創(chuàng)公司DarwinAI的收購，被很多人視作提升端側(cè)AI能力的布局之一。因?yàn)椋珼arwinAI的核心技術(shù)是能夠讓AI系統(tǒng)變得更小、更快。

而蘋果半年前收購的Datakalab，技術(shù)特點(diǎn)則是能夠通過面部識(shí)別和視覺數(shù)據(jù)分析人類情緒。

更早一些時(shí)候，也就是2020年，蘋果先后收購了兩家可以提升設(shè)備AI處理以及語言處理能力的AI公司，Xnor.ai和Voysis。

或許此次的WWDC沒有達(dá)到所有人對(duì)蘋果顛覆式創(chuàng)新的預(yù)期。

但蘋果對(duì)AI的投入不可否認(rèn)——它不僅發(fā)布自研模型和收購AI相關(guān)公司補(bǔ)短板，也帶來豐富的AI用例，這點(diǎn)在發(fā)布會(huì)上有諸多體現(xiàn)（參考閱讀：Apple Intelligence：蘋果終于打響大模型時(shí)代第一槍）。

蘋果端側(cè)模型的想象力也不容忽視。今年以來，微軟、面壁智能、商湯、昆侖萬維等公司紛紛發(fā)力端側(cè)模型，說明這一領(lǐng)域很可能是下一個(gè)AGI大廠搶奪的高地。

但端側(cè)模型對(duì)計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)通信效率要求嚴(yán)苛，模型的大小又限制了能力的涌現(xiàn)。對(duì)所有大廠來說，它都可能都是塊難啃的骨頭。這也讓人們更加期待蘋果未來的表現(xiàn)。