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蘋果瞄向端側AI,習慣性“晚一步”中的必然

2024年4月18日 07:43  CCTIME飛象網  作 者:魏德齡

飛象網訊(魏德齡/文)總是習慣性晚一步的蘋果,已經悄然瞄向了大熱的AI,此前圍繞在iOS18傳聞周圍的關鍵詞正是AI與智慧助手的升級,本周關于這一傳聞有了進一步的指向性內容,那就是端側AI。

蘋果瞄向端側AI

據彭博社記者Mark Gurman在一檔節(jié)目中透露,蘋果在iOS18上的首批AI功能將無需依賴云端服務器的算力,可完全在本地運行。

這意味著,蘋果將通過相關框架讓大語言模型得以小型化,通過模型量化技術減小模型大小和提高推理速度,同時實現(xiàn)并發(fā)處理和高效利用設備資源,從而能夠在終端本地安裝并運行。實際上,目前已經有相關AI應用發(fā)布于蘋果App Store,并可在終端本地運行16億-70億參數(shù)量不等的大語言模型。

此前,相關消息顯示,iOS 18系統(tǒng)內的多個功能,以及相關蘋果生態(tài)下的官方應用,都將因為AI而受益。例如正在的開發(fā)一個集成AI的消息應用功能,能夠更快速恢復短信內容。據福布斯的預測,生成式AI能力還將為蘋果的生產力工具帶來升級,例如Pages、Keynote、Numbers這三大辦公套件,將可獲得一系列新能力。

同時,蘋果還公布了自研的MM1多態(tài)大語言模型(Multimodal LLM)。MM1共分為三個參數(shù)規(guī)模,其中最大的擁有300億參數(shù)。根據科技博客Daily Dev的評測顯示,MM1在GLUE-Score等多項評測指標上要略優(yōu)于GPT-4V和Gemini Pro。

 

硬件配置吃得消嗎?

不過,如果將升級的能力全部依托于端側的話,蘋果手機目前的硬件配置能否吃得消的問題也浮出了水面。當設備運行生成式AI模型的時候,一般會占用一定的RAM空間,同時模型本身也會占據一定的硬盤空間。

而上述兩項對于蘋果設備來說,顯然是個小痛點。目前iPhone 15 Pro系列的RAM為8GB,iPhone 15系列為6GB,而iPhone 13系列僅為4GB。考慮到本地運行模型運算是對于RAM的占用,iPhone 15 Pro系列的8GB可能最為適宜,而6GB的iPhone 15系列只能將就。4GB的iPhone 13系列很可能將難以滿足運行需求。

同時,對于一直被網友戲稱為把硬盤空間當金子賣的蘋果來說,一些舊有機型的用戶屆時在實現(xiàn)系統(tǒng)升級,并獲得相關本地生成式AI能力的時候,或將面臨本地存儲空間吃緊的問題。要知道,因為空間不足導致升級系統(tǒng)失敗的案例曾經在iPhone 4s時代大規(guī)模出現(xiàn)過。

不過好消息是,大量現(xiàn)役iPhone機型的NPU算力并不成問題,蘋果近年來在每代A系列芯片上的升級重點就在于NPU。例如A17 Pro的NPU在算力上實現(xiàn)了兩倍的提升,相比于提升10%的CPU與提升20%的GPU,可謂是牙膏爆擠。

 

端側AI大爆發(fā)的必然

其實,對于習慣性晚一步的蘋果來說,發(fā)力端側AI更意味著對于該技術方向的肯定。同理在近期,蘋果也放棄了耗時10年的電動車計劃,并同樣把該領域的研究經費轉向AI領域。

而端側AI也完全符合蘋果對于安全與隱私上的產品定位,由于端側AI能夠讓敏感數(shù)據完全在本地運行,保證了數(shù)據不會上傳至云端,也就在實現(xiàn)AI能力的同時,保證了隱私。對于依靠云端服務器的AI而言,例如在近期宣布無需注冊就能使用的ChatGPT,如果用戶需要強化保護自身的聊天數(shù)據,就需要手動在設置中選擇不將聊天記錄用于訓練,但其實很多用戶在日常使用中都會忽略這點。

隨著生成式AI模型的變小,100億及更多參數(shù)的生成式AI模型也即將能夠在終端側運行。實際上,目前在筆記本設備中,已經能夠運行130億參數(shù)的大語言模型,相信在智能手機流暢運行已指日可待。這就意味著,在端側設備上,同樣可以實現(xiàn)媲美云端服務器的文字生成圖像、對話和NLP、協(xié)作機器人、圖像理解等功能,只要輸入與生成的量級可控,端側AI同樣能夠帶來令人滿意的表現(xiàn)。

這方面,Android陣營已經先行一步。

小米方面曾在去年透露,從2016年開始,小米就開始了對大模型的研究和開發(fā),今年更是成立了專門的大模型團隊。目前,小米的AI相關團隊已經超過3000人。還有報道稱,小米AI大模型的一個13億參數(shù)大模型已經成功在手機本地跑通,部分場景可以媲美60億參數(shù)模型在云端運行結果。

今年MWC巴塞羅那上,高通展出了全球首個運行多模態(tài)大模型(LMM)的手機,支持超過70億參數(shù)大模型,不僅能夠接受文本輸入,還可以接受圖像、音頻等其它輸入數(shù)據類型。

榮耀在今年年初發(fā)布了自研端側 70 億參數(shù)平臺級 AI 大模型“魔法大模型”,并表示現(xiàn)有操作系統(tǒng)都值得用 AI 重做一遍。

vivo的AI藍心大模型也實現(xiàn)了“端側7B+云側70B”超大參數(shù)規(guī)模部署,能實現(xiàn)超過700種手機相關功能,為超過2000萬用戶提供超能問答、超能創(chuàng)作、超能搜索、超能管理、超能交互等AI服務。

不過,端側AI無疑才剛剛上路,至少目前它的很多功能展示更像是手機發(fā)燒友的玩具,然而,隨著習慣性晚一步的蘋果的引入,完全成熟可用的本地生成式AI功能即將到來。2024年,對于端側AI來說,或許將是從“玩具”到“工具”的關鍵一年。

編 輯:魏德齡
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