Root NationNachrichtenIT-NeuigkeitenApple stellte ein neues Modell der künstlichen Intelligenz OpenELM vor

Apple stellte ein neues Modell der künstlichen Intelligenz OpenELM vor

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Gesellschaft Apple führte neue kleine Sprachmodelle namens OpenELM ein. Dies gilt als wichtiger Schritt in der Entwicklung generativer Modelle künstlicher Intelligenz. Es bestätigt auch die Absicht Apple um neben Cloud-KI-Diensten auch Funktionen der künstlichen Intelligenz in Geräten anzubieten.

Bis um Apple bereitet die Ankündigung von KI-Funktionen für das iPhone im Juni vor und macht in diesem Bereich schnelle Fortschritte. In den letzten Monaten haben Forscher Apple stellte verschiedene Modelle künstlicher Intelligenz vor und ging einen neuen Schritt in diese Richtung.

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Die Forscher haben ihre Sprachmodelle, die sie „OpenELM“ nennen, auf der Plattform Hugging Face Hub veröffentlicht. Diese Modelle gelten als wichtiger Schritt beim Einsatz produktiver künstlicher Intelligenz in Geräten.

Diese als „Open Source Efficient Language Models“ (OpenELM) bezeichneten Modelle gelten als „hocheffizient“ bei der Lösung von Textproblemen, insbesondere in Bereichen wie dem Schreiben von E-Mails. Darüber hinaus sind diese Modelle Open Source und können von jedem Entwickler verwendet werden.

OpenELM-Modelle sind in vier verschiedenen Größen erhältlich und können als „kleine Sprachmodelle“ bezeichnet werden. Die Größe dieser Modelle beträgt 270 Millionen Parameter, 450 Millionen Parameter, 1,1 Milliarden Parameter und 3 Milliarden Parameter. Die Parameter geben an, wie viele Variablen das Modell aus den Trainingsdatensätzen lernen kann.

Um beispielsweise zu verstehen, wie klein die Modellgröße ist, Microsoft hat kürzlich sein neues Modell für künstliche Intelligenz Phi-3 angekündigt und es als „unser kleinstes Modell für künstliche Intelligenz“ bezeichnet. Die Größe dieses Modells beträgt nur 3,8 Milliarden Parameter. Zum Vergleich, Modelle Apple kann bis zu 270 Millionen Parameter haben. Kleinere Größen bedeuten, dass sie weniger kosten und für einen effizienteren Betrieb auf Geräten wie Mobiltelefonen und Laptops optimiert werden können.

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