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快速导读
苹果本周正式发布了智能测试版，详细介绍了其人工智能功能的开发过程。特别值得注意的是，苹果的两个基础模型是使用谷歌的Tensor芯片而非自家的苹果硅芯片进行训练。这一选择标志着苹果在人工智能和机器学习领域的重要进展。苹果通常对产品开发流程保持谨慎，但近期发布的文献《苹果智能基础语言模型》提供了关于模型训练的宝贵信息。AFM-on-device模型使用了2,048个TPUv5p芯片，而更大的AFM-server模型则需要8,192个TPUv4芯片。尽管论文未详细解释为何选择谷歌芯片，但这一决定引发了人们的思考，显示出苹果在推动iPhone智能进步方面对谷歌技术的依赖。
苹果智能测试版发布
苹果智能本周正式进入测试版，公司发布了一份详尽的概述，阐述了其一些人工智能功能的创建过程。其中一个值得注意的细节是，苹果的两个基础模型是使用谷歌制造的芯片开发的。这标志着苹果在人工智能和机器学习方面迈出了重要一步。
开发实践的洞察
通常，苹果在披露其产品开发流程的具体细节时较为谨慎。然而，该公司始终分享与人工智能和机器学习相关的研究成果，便于公众审视。最近发布的文献名为《苹果智能基础语言模型》，其发布紧随WWDC上苹果智能的介绍。尽管该文献主要面向研究人员，但其中包含了关于苹果智能语言模型训练的宝贵信息。
使用谷歌芯片训练模型
这两个模型，AFM-on-device和AFM-server，并未使用苹果自有的苹果硅芯片进行训练。相反，苹果利用了谷歌的Tensor芯片，这些芯片与Pixel手机中使用的类似。根据文献，训练过程需要大量的Tensor芯片：AFM-on-device使用了2,048个TPUv5p芯片，而更大的AFM-server模型则需要8,192个TPUv4芯片。值得一提的是，苹果选择谷歌的Tensor芯片而非其他公司普遍使用的英伟达芯片，这一选择引人深思。尽管论文未对此选择进行说明，但提出了未来可能会在后续出版物中解答的问题。最终，尽管苹果历来偏爱内部解决方案，但显然，归功于苹果智能的iPhone智能进步在某种程度上依赖于谷歌的技术。