据苹果官方介绍,Apple Intelligence拥有两个基础模型:
本地模型:设备上约 30 亿参数的语言模型,测试得分高于诸多 70 亿参数的开源模型(Mistral-7B 或 Gemma-7B);
云上模型:可通过私有云计算并在 Apple 芯片服务器上运行的更大的基于服务器的语言模型;
在指令跟踪评估 (IFEval) 测试中,本地模型性能优于包括 Phi-3-mini、Mistral-7B 和 Gemma-7B等模型,且与 DBRX-Instruct、Mixtral-8x22B 和 GPT-3.5-Turbo 相比毫不逊色,同时效率很高;而云上模型水平基本与GPT-4-Turbo持平。
Apple Machine Learning Research
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本地模型:设备上约 30 亿参数的语言模型,测试得分高于诸多 70 亿参数的开源模型(Mistral-7B 或 Gemma-7B);
云上模型:可通过私有云计算并在 Apple 芯片服务器上运行的更大的基于服务器的语言模型;
在指令跟踪评估 (IFEval) 测试中,本地模型性能优于包括 Phi-3-mini、Mistral-7B 和 Gemma-7B等模型,且与 DBRX-Instruct、Mixtral-8x22B 和 GPT-3.5-Turbo 相比毫不逊色,同时效率很高;而云上模型水平基本与GPT-4-Turbo持平。
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