La stratégie d'amplification de l'IA d'Apple affirme que son modèle côté appareil fonctionne mieux que GPT-4

Quick Technology News le 2 avril, selon les médias, dans un article récent, l'équipe de recherche d'Apple a affirmé avoir proposé un modèle ReALM pouvant fonctionner côté appareil. Ce modèle peut surpasser GPT à certains égards - 4. Les quantités de paramètres de ReALM sont respectivement de 80M, 250M, 1B et 3B. Ils sont très petits et adaptés pour fonctionner sur des téléphones mobiles, des tablettes et d'autres appareils. ReALM étudie principalement le processus permettant à l'IA d'identifier les relations référentielles entre diverses entités (telles que des noms, des lieux, des organisations, etc.) mentionnées dans le texte. Le document divise les entités en trois types : Entités à l'écran : fait référence au contenu actuellement affiché sur l'écran de l'utilisateur. Entités conversationnelles : désigne les contenus liés au dialogue. Par exemple, si l'utilisateur dit « appeler maman », alors les informations de contact de maman sont l'entité de conversation. Entités d'arrière-plan : fait référence à des entités qui peuvent ne pas être directement liées à l'opération en cours de l'utilisateur ou au contenu affiché à l'écran, comme la musique en cours de lecture ou l'alarme sur le point de retentir. L'article indique que, bien que les grands modèles de langage se soient révélés extrêmement performants pour une variété de tâches, leur potentiel n'a pas été pleinement utilisé lorsqu'il est utilisé pour résoudre le problème de référence des entités non-dialogues (telles que les entités d'écran, les entités d'arrière-plan). ReALM est une toute nouvelle méthode qui compare ses performances avec GPT-3.5 et GPT-4, montrant que le plus petit modèle fonctionne à égalité avec GPT-4, tandis que le plus grand modèle dépasse largement GPT-4. Cette recherche devrait être utilisée pour améliorer l'assistant Siri sur les appareils Apple, aidant Siri à mieux comprendre et gérer le contexte des requêtes des utilisateurs.

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