苹果发布开源人工智能模型，支持设备端执行

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苹果公司今天发布了一系列开源的大型语言模型（LLMs），这系列模型旨在在设备上运行，而不是依赖于云服务器。这个名为 OpenELM（开放高效语言模型）的项目现已在 Hugging Face Hub 上上线，为AI代码共享创造了一个社区平台。

OpenELM 包括八个模型，其中四个使用 CoreNet 库进行预训练，另外四个通过指导性调整进行微调。苹果采用了分层扩展策略，在每个 Transformer 模型层中有效分配参数，从而提升了模型的准确性和效率。例如，在约十亿的参数预算下，OpenELM 比 OLMo 提高了 2.36% 的准确性，同时将预训练令牌的需求减少了近一半。

与过去仅提供模型权重和推理代码的发布不同，这次发布提供了用于训练和评估语言模型的全面框架，涵盖了公共数据集、训练日志、多次检查点和预训练配置。苹果希望通过这一举措加速自然语言AI领域的进步，并提供“更可靠的结果”。

这些开放模型的发布旨在“赋能和丰富开放研究社区”，使研究人员能够深入研究模型的风险、数据使用和偏见。开发者和公司也被鼓励直接利用或修改这些模型，以满足其特定需求。

通过开放共享这些信息，苹果旨在吸引优秀的工程师、科学家和专家，以推动相关领域的研究，尽管在苹果保密政策下发布信息存在挑战。尽管这些AI功能尚未整合到苹果设备中，但预计 iOS 18 将推出一系列新的AI功能，并有迹象表明，苹果计划将其大型语言模型迁移到设备端运行，以提高隐私保护。

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