蘋果推出全新AI模型—OpenELM！iPhone16 將是首款軟硬體皆具AI效能的產品！

根據最新資訊OpenELM 有四種尺寸：2.7 億、4.5 億、11 億和 30 億個參數版本，定位於超小規模模型，而微軟 Phi-3 模型為 38 億。 這種小模型運行成本更低，可在手機和筆記型電腦等設備上運行。

蘋果在 WWDC24 開發者大會之前，全面開放了 OpenELM 大型語言模型的權重、程式碼、訓練資料等，並開源了 CoreNet 神經網路庫。 這是蘋果在生成式 AI 領域的重大突破，也是追趕競爭對手的關鍵一步。

在此之前，蘋果在生成式 AI 領域一直表現得比較低調。 而三星、谷歌、小米等手機廠商早已在這一領域取得了長足的進展，並將大語言模型應用於照片處理、文字處理等手機功能中，成為一大賣點。

蘋果的開放舉措表明，該公司正在加緊步伐，追趕生成式 AI 領域的領先者。 未來，我們可以期待看到蘋果推出更多基於 OpenELM 的創新功能和產品。



Evercore ISI 分析師 Amit Daryanani 認為，蘋果在人工智慧領域最重要的創新在於參照解析（reference resolution）技術。 參照解析是指 AI 如何理解螢幕畫面數據和會話情境中的參考資料。

Daryanani 指出，蘋果採用了一種巧妙的方法來簡化參照解析任務。 該公司將螢幕上的視覺元素轉換為純粹的語言，然後使用大型語言模型 (LLM) 來理解這些語言。這種方法比直接讓 LLM 解析影像要簡單得多，並且可以使用較少的參數來實現更高的準確度。

Daryanani 認為，蘋果的參照解析技術可以為消費者和開發人員帶來多種好處。 對於消費者來說，它可以提高 Siri 等 AI 助手功能的準確性和性能。對於開發人員來說，它可以簡化構建 AI 驅動應用程序的難度，並降低成本。

總體而言，Daryanani 對蘋果的 AI 策略持樂觀態度。 他認為，蘋果在垂直整合方面的優勢，尤其是其對自家晶片的控制，將使其能夠在 AI 領域取得領先地位。他將蘋果的投資評級定為“表現優於市場”，目標價為 220 美元。

蘋果在 OpenELM 的公開說明中透露，將推出將模型轉換為 MLX 資料庫的程式碼，以便在蘋果設備上進行推理和微調。 MLX 是蘋果去年推出的機器學習框架，能夠在蘋果晶片上運行機器學習任務，並在離線狀態下直接透過蘋果設備本機執行。

蘋果此舉出乎意料，因為該公司一直以封閉系統著稱。 業界人士認為，蘋果此舉可能有意效仿 Google 的策略，先透過開源拉攏開發人員，再利用封閉產品進行商業化。

蘋果選擇在 WWDC 2024 開發者大會之前釋出大型語言模型，凸顯了其進軍 AI 領域的決心。 這也意味著 iOS 18 和 iPhone 16 新機將導入更多 AI 功能應用，成為今年最受矚目的話題之一。

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