今日播報(bào)!誰(shuí)說(shuō)蘋(píng)果掉隊(duì)了？WWDC上只字未提AI，卻已低調(diào)入場(chǎng)大模型

在 WWDC 上，蘋(píng)果只字未提“人工智能（AI）”，以及“ChatGPT”等當(dāng)前科技界內(nèi)的一些更為流行的詞匯。

蘋(píng)果所做的，只是簡(jiǎn)單地提及了 7 次“機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）”。

(相關(guān)資料圖)

即使是在介紹他們準(zhǔn)備了 7 年的 AR 眼鏡 Vision Pro 時(shí)，也只是表述為“使用了先進(jìn)的編碼-解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。

這與微軟、谷歌等硅谷大廠在當(dāng)前大模型浪潮（或者可以稱為“AI Hype”）中的“高調(diào)”做法截然不同。

難道，真如一些專家、媒體所言，蘋(píng)果已經(jīng)在這次 AI 競(jìng)賽中掉隊(duì)了？或者說(shuō)他們依然在觀望？實(shí)際上，并非如此。

盡管蘋(píng)果沒(méi)有在 WWDC 上談?wù)摚ㄉ踔链蹬酰〢I 大模型，但他們介紹了一些基于 AI 的新功能，如改進(jìn)的 iPhone 自動(dòng)更正功能，當(dāng)你按下空格鍵時(shí)，它可以完成一個(gè)單詞或整個(gè)句子。

該功能基于使用 Transformer 語(yǔ)言模型的 ML 程序，使自動(dòng)更正比以往任何時(shí)候都更加準(zhǔn)確，而 Transformer 是支持 ChatGPT 的重要技術(shù)之一。

蘋(píng)果表示，它甚至?xí)W(xué)習(xí)用戶如何發(fā)短信和打字，從而變得更好。

據(jù)介紹，新的“自動(dòng)更正”由設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持，多年來(lái)，蘋(píng)果一直在不斷改進(jìn)這些模型......借助 Apple Silicon 的強(qiáng)大功能，iPhone 可以在用戶每次輕按按鍵時(shí)運(yùn)行此模型。

“在那些你只想輸入一個(gè) Ducking word（避諱詞）的時(shí)刻，鍵盤也會(huì)自己學(xué)習(xí)，”蘋(píng)果軟件工程高級(jí)副總裁 Craig Federighi 說(shuō)。

另一個(gè)例子是蘋(píng)果對(duì) AirPods Pro 的改進(jìn)，即“當(dāng)耳機(jī)檢測(cè)到用戶對(duì)話時(shí)會(huì)自動(dòng)關(guān)閉降噪功能”。蘋(píng)果沒(méi)有把它作為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)功能，但這是一個(gè)很難解決的問(wèn)題，而解決方案是要基于 AI 模型的。

此外，識(shí)別 PDF 中要填寫(xiě)的字段、識(shí)別你的寵物（然后將該寵物的所有照片歸納在一個(gè)文件夾中）等新功能，也同樣是基于蘋(píng)果在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究工作。

在 WWDC 上，蘋(píng)果沒(méi)有談?wù)摼唧w的 AI 模型，或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，或未來(lái)可能改進(jìn)的方向，而是簡(jiǎn)單地提到了“這些功能背后有很酷的技術(shù)做支持”。

與其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的做法（使用服務(wù)器集群、超級(jí)計(jì)算機(jī)和 TB 級(jí)數(shù)據(jù)建立更大的模型）不同，蘋(píng)果希望在其設(shè)備上建立 AI 模型。

新的“自動(dòng)更正”等功能正是基于這一想法，它是在 iPhone 上運(yùn)行的，而像 ChatGPT 這樣的模型則需要由數(shù)百個(gè)昂貴的 GPU 共同訓(xùn)練。

這樣做的好處是，運(yùn)行在設(shè)備上的 AI 繞過(guò)了很多基于云的 AI 面臨的數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題。當(dāng)模型可以在手機(jī)上運(yùn)行時(shí)，蘋(píng)果只需要收集更少的數(shù)據(jù)就可以運(yùn)行它。

值得關(guān)注的是，蘋(píng)果此次也公布了 M2 芯片家族的最新成員——M2 Ultra。它采用第二代 5 納米工藝制造，擁有多達(dá) 24 個(gè) CPU 內(nèi)核、76 個(gè) GPU 內(nèi)核和 32 個(gè)內(nèi)核的神經(jīng)引擎，每秒可進(jìn)行 31.6 萬(wàn)億次運(yùn)算。

蘋(píng)果表示，這種能力可能會(huì)在訓(xùn)練“大型 Transformer 模型”時(shí)派上用場(chǎng)。

“M2 Ultra 可以支持高達(dá) 192GB 的統(tǒng)一內(nèi)存，比 M1 Ultra 多 50％，這使其能夠完成其他芯片無(wú)法完成的任務(wù)。例如，在一個(gè)單一系統(tǒng)中，它可以訓(xùn)練龐大的 ML 工作負(fù)載，如大型 Transformer 模型，這類模型即使是最強(qiáng)大的離散 GPU 也無(wú)法處理，因?yàn)槠鋬?nèi)存不足。”

M2 Ultra 的問(wèn)世，讓一些人工智能專家感到興奮。

“無(wú)論是偶然還是有意為之，蘋(píng)果硅統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)意味著高端 Mac 現(xiàn)在真的是運(yùn)行大型 AI 模型和進(jìn)行 AI 研究的驚人機(jī)器，”Perry E. Metzger 在推特上表示，“在這個(gè)價(jià)位上，確實(shí)沒(méi)有多少其他系統(tǒng)能提供 192GB 的 GPU 可訪問(wèn)內(nèi)存?！?/p>

更大的內(nèi)存意味著更大、能力更強(qiáng)的 AI 模型可以裝入內(nèi)存中，這可能使得許多人有機(jī)會(huì)在個(gè)人電腦上訓(xùn)練 AI 訓(xùn)練。

盡管尚未有 M2 Ultra 與A100（甚至 H100）的性能評(píng)估，但至少?gòu)哪壳翱磥?lái)，蘋(píng)果已經(jīng)公開(kāi)進(jìn)入生成式 AI 訓(xùn)練硬件領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：