文本总结等方面超过 GPT-4，苹果披露 AFM AI 模型细节：谷歌 TPU 芯片训练

电脑系统网 7 月 31 日消息，苹果公司最新发布论文 [PDF]，分享了关于 Apple Intelligence 模型的相关细节，部分性能已经超过 OpenAI 的 GPT-4。

模型简介

苹果在论文中介绍了 Apple Foundation Model（下文简称 AFM）模型，共有以下两款：

AFM-on-device：本地运行，30 亿参数，可以在 iPhone、iPad 等设备上高效运行；

AFM-server：苹果尚未公布参数等细节。

训练数据来源

苹果表示训练数据集包括从出版商处获得授权的数据、经过策划的公开或开源数据集以及我们的网络爬虫 Applebot 抓取的公开信息组成。

苹果强调注重保护用户隐私，数据混合物中不包括苹果用户的私人数据。

据《纽约时报》报道，苹果公司在 2023 年底与 NBC、Condé Nast 和 IAC 等多家出版商达成了价值至少 5000 万美元的多年期协议，在出版商的新闻档案中训练模型。

苹果的 AFM 模型还在 GitHub 上托管的开源代码上进行了训练，特别是 Swift、Python、C、Objective-C、C++、JavaScript、Java 和 Go 代码。

论文称，为了提高 AFM 模型的数学技能，苹果公司特别在训练集中加入了来自网页、数学论坛、博客、教程和研讨会的数学问题和答案。

苹果利用了高质量、可公开获得的数据集（论文中未提及名称），这些数据集“拥有允许用于训练...... 模型的许可证”，并经过过滤以去除敏感信息。

AFM 模型的训练数据集约有 6.3 万亿个 token（token 是小块数据，通常更容易被生成式人工智能模型吸收）。相比之下，这还不到 Meta 用来训练其旗舰文本生成模型 Llama 3.1 405B 的 token 数量（15 万亿）的一半。

训练硬件

根据论文描述，苹果公司使用 8192 片 TPUv4 芯片训练 AFM-server 模型；2048 片 TPUv5p 芯片训练 AFM-on-device 模型。

每个 v5p pod 由 8960 个芯片组成，每秒的浮点运算（FLOPS）和内存分别是 TPU v4 的两倍和三倍，训练模型的速度快了近三倍。

模型性能

根据论文描述，苹果自研大模型在指令遵循、文本总结方面测试超 GPT-4。

苹果公司的数据显示，AFM-server 有害输出违规率为 6.3%，明显低于 GPT-4 的 28.8%。同样，在设备上，AFM 7.5% 的违规率低于 Llama-3-8B（由 Facebook 母公司 Meta 训练）21.8% 的得分。

在电子邮件、信息和通知汇总方面，设备上的 AFM 的满意度分别为 71.3%、63% 和 74.9%。研究论文还指出，这三个模型分别领先于 Llama、Gemma 和 Phi-3 模型。电脑系统网附上相关性能结果如下：

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