深度：苹果 Apple Intelligence是如何“练”成的

Apple Intelligence是通过精心设计的模型架构、预训练、后训练、推理优化和严格的评测过程“练”成的。

Apple Intelligence 核心模型，Apple Foundation Model（AFM），是一个拥有约30亿参数的先进语言模型。该模型采用了高效的Transformer架构，旨在提升其语言理解与生成能力。

AFM的30亿参数赋予了模型在多种语言任务上的卓越表现，Transformer架构使得AFM能够捕捉文本中的长距离依赖，这是传统RNN难以匹敌的。

Apple Intelligence的核心技术，Transformer架构，应用广泛。允许AFM处理可变长度的输入序列，并关注与当前元素相关的其他元素。通过多头注意力，AFM能够从多个角度解析数据，增强信息整合。位置编码的引入，确保了序列中单词顺序信息的保留，对文本结构理解至关重要，这些设计确保了AFM在处理复杂语言任务时的准确性与灵活性。

预训练阶段

Apple Intelligence的预训练阶段，数据的收集与处理是构建强大模型的基石。通过Applebot爬取的网页数据，结合公共许可的数据集，构建了高质量、大规模、多样化的数据集。

预训练数据量达到6.3T tokens，为模型提供了丰富的语言现象和知识。通过过滤器去除个人信息和低质量内容，确保了数据的准确性和可靠性，同时数据集的多样性使模型能够理解不同类型的文本。

Apple Intelligence采用多阶段训练策略，逐步提升模型能力，基础学习阶段，确立了模型的基本理解和生成能力。

通过高质量数据进一步学习，提升特定领域的理解与生成能力，通过长序列文本训练，增强长距离依赖关系的建模能力。

使用AXLearn框架、张量并行、流水并行策略，以及混合精度量化技术，确保了模型训练的高效性。

后训练阶段

Apple Intelligence的后训练阶段，微调技术至关重要，允许模型针对特定任务进行优化。

针对特定应用场景进行优化，如文本生成任务中的领域术语和语言风格。精心挑选的数据集，确保目标任务的多样性和复杂性。调整学习率、优化算法等超参数，实现性能提升。

强化学习算法和人类反馈机制，帮助模型理解用户意图，生成符合期望的响应。如PPO和Actor-Critic方法，通过奖励机制提高输出质量。集成反馈循环，评估者提供反馈，指导模型训练，结合强化学习和人类反馈，实现模型的持续改进。

（图 1-1 ）

（图 1-3 ）

分组查询注意力机制（GQA）是AFM中的关键技术，通过分组查询减少内存占用，提高计算效率。

（一）GQA显著提升了模型的运行速度，减少了内存使用量。

（二）量化技术通过减少参数精度，降低模型大小，提高运行效率，极大减少存储需求和计算复杂度。

（三）LoRA适配器微调少量参数，恢复量化模型性能，平衡性能和压缩率，保持模型性能。

（图 2-1 ）

Apple Intelligence的性能评估依据准确性、效率、稳定性、安全性和可扩展性。

技术报告

详细介绍了评估过程和使用的工具，个性化服务、易用性、创新功能和隐私保护获得积极评价。

用户体验和反馈是评估成功的关键，Apple Intelligence在多个方面获得用户认可。

负责任的AI实践

Apple Intelligence采取多项措施保护用户隐私。通过本地处理，减少数据传输，降低隐私风险。通过数据匿名化，确保个人信息的不可追溯性，提供清晰的隐私政策。

严格遵守质量和合规性标准，确保模型准确性和可靠性。遵循数据保护法规，确保全球合规性，根据反馈和市场信息进行迭代优化。

（图 3-1 ）

（图 3-3 ）

（图 3-4 ）

（图 3-5 ）

（图 3-6 ）

（图 3-7 ）

苹果官方文档提供了深入的技术解读和实现细节，详细阐述集成和性能提升方法。

?https://machinelearning.apple.com/papers/apple_intelligence_foundation_language_models.pdf

文档描述数据收集、清洗和训练基础模型的过程，为开发者提供资源和工具，以便集成和使用Apple Intelligence，如Xcode，支持集成Apple Intelligence功能。帮助开发者理解如何调用功能，提供交流平台和技术支持，展示Apple Intelligence在不同场景中的应用。

Apple Intelligence的成功构建，是基于苹果公司对模型架构、预训练、后训练、推理优化和严格评测的全方位投入和创新。这些环节相互衔接，确保了AFM模型不仅在技术上领先，同时符合苹果的核心价值观和负责任AI原则。