संख्या में मजबूती को देखते हुए, Apple ने आठ छोटे AI मॉडल उपलब्ध कराकर प्रतिस्पर्धी कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाज़ार में एक रणनीतिक कदम उठाया है। सामूहिक रूप से ओपनईएलएम कहा जाता है, कॉम्पैक्ट टूल डिवाइस पर और ऑफ़लाइन चलने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं - स्मार्टफ़ोन के लिए बिल्कुल सही।

ओपन-सोर्स एआई समुदाय पर प्रकाशित गले लगनामॉडल 270 मिलियन, 450 मिलियन, 1.1 बिलियन और 3 बिलियन पैरामीटर संस्करणों में पेश किए जाते हैं। उपयोगकर्ता Apple के OpenELM को पूर्व-प्रशिक्षित या अनुदेश-ट्यून किए गए संस्करणों में भी डाउनलोड कर सकते हैं।

पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल एक आधार प्रदान करते हैं जिसे उपयोगकर्ता बेहतर बना सकते हैं और विकसित कर सकते हैं। निर्देश-ट्यून किए गए मॉडल पहले से ही निर्देशों का जवाब देने के लिए प्रोग्राम किए गए हैं, जो उन्हें अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत और इंटरैक्शन के लिए अधिक उपयुक्त बनाते हैं।

हालाँकि Apple ने इन मॉडलों के लिए विशिष्ट उपयोग के मामलों का सुझाव नहीं दिया है, लेकिन इन्हें ऐसे सहायकों को चलाने के लिए लागू किया जा सकता है जो ईमेल और टेक्स्ट को पार्स कर सकते हैं, या डेटा के आधार पर बुद्धिमान सुझाव प्रदान कर सकते हैं। यह एक जैसा दृष्टिकोण है गूगल द्वारा लिया गया, जिसने अपने जेमिनी एआई मॉडल को अपने पिक्सेल स्मार्टफोन लाइनअप पर तैनात किया।

मॉडलों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, और Apple CoreNet (OpenELM को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली लाइब्रेरी) और अपने मॉडलों के लिए "रेसिपी" दोनों कोड साझा कर रहा है। दूसरे शब्दों में, उपयोगकर्ता यह निरीक्षण कर सकते हैं कि Apple ने उन्हें कैसे बनाया।

कुछ ही समय बाद Apple रिलीज़ आती है माइक्रोसॉफ्ट ने Phi-3 की घोषणा की, स्थानीय स्तर पर चलने में सक्षम छोटे भाषा मॉडलों का एक परिवार। फी-3 मिनी, 3.8 ट्रिलियन टोकन पर प्रशिक्षित 3.3 बिलियन पैरामीटर मॉडल, अभी भी संदर्भ के 128K टोकन को संभालने में सक्षम है, जो इसे GPT-4 के बराबर बनाता है और टोकन क्षमता के मामले में लामा-3 और मिस्ट्रल लार्ज को मात देता है।

खुला स्रोत और हल्का होने के कारण, Phi-3 Mini संभावित रूप से कुछ कार्यों के लिए Apple के सिरी या Google के जेमिनी जैसे पारंपरिक सहायकों की जगह ले सकता है, और Microsoft ने पहले ही iPhone पर Phi-3 का परीक्षण कर लिया है और संतोषजनक परिणाम और तेज़ टोकन पीढ़ी की सूचना दी है।

जबकि Apple ने अभी तक इन नए AI भाषा मॉडल क्षमताओं को अपने उपभोक्ता उपकरणों में एकीकृत नहीं किया है, आगामी iOS 18 अपडेट है अफवाह उपयोगकर्ता की गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग का उपयोग करने वाली नई AI सुविधाएँ शामिल करना। 

स्थानीय AI उपयोग में Apple हार्डवेयर का लाभ है, क्योंकि यह डिवाइस RAM को GPU वीडियो RAM (या VRAM) के साथ जोड़ता है। इसका मतलब यह है कि 32 जीबी रैम (पीसी में एक सामान्य कॉन्फ़िगरेशन) वाला मैक उस रैम का उपयोग कर सकता है क्योंकि यह एआई मॉडल चलाने के लिए जीपीयू वीआरएएम होगा। तुलना से, विंडोज डिवाइस हैमस्ट्रंग हैं अलग डिवाइस रैम और जीपीयू वीआरएएम द्वारा। उपयोगकर्ताओं को अक्सर AI मॉडल चलाने के लिए रैम बढ़ाने के लिए एक शक्तिशाली 32GB GPU खरीदने की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, AI विकास के क्षेत्र में Apple Windows/Linux से पीछे है। अधिकांश AI एप्लिकेशन Nvidia द्वारा डिज़ाइन और निर्मित हार्डवेयर के इर्द-गिर्द घूमते हैं, जिसे Apple ने अपने स्वयं के चिप्स के समर्थन में चरणबद्ध तरीके से समाप्त कर दिया है। इसका मतलब यह है कि Apple-देशी AI विकास अपेक्षाकृत कम है, और परिणामस्वरूप, Apple उत्पादों पर AI का उपयोग करने के लिए अनुवाद परतों या अन्य जटिल प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है।

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• स्रोत: https://decrypt.co/228325/apple-small-ai-models-openelm-microsoft-phi-mini