Inteligencia de Apple Recién llegado en versión beta Esta semana, y ahora la empresa tiene publicó una descripción detallada de cómo se crearon algunas de sus funciones de inteligencia artificial. ¿Un dato clave? Dos de los modelos básicos de Apple se crearon utilizando chips fabricados por Google.
El primer vistazo en profundidad al desarrollo de Apple Intelligence
Apple tiende a evitar compartir muchos detalles sobre sus prácticas internas de desarrollo de productos. Sin embargo, con las funciones de IA y ML, la empresa tiene mucho tiempo publicó su investigación para que todos lo vean.
El última publicación Se titula 'Modelos de lenguaje de la Apple Intelligence Foundation' y es uno de los primeros artículos desde la presentación de Apple Intelligence en la WWDC.
El documento está escrito por investigadores y para investigadores, por lo que no es el más fácil de analizar. Sin embargo, un dato destacable tiene que ver con los chips utilizados para entrenar dos de los modelos de lenguaje de Apple Intelligence.
En este informe, detallaremos cómo se han creado y adaptado dos de estos modelos (AFM-on-device, AFM por sus siglas en inglés), un modelo de lenguaje de 3 mil millones de parámetros, y AFM-server, un modelo de lenguaje basado en servidor más grande) para realizar tareas especializadas de manera eficiente, precisa y responsable. Estos dos modelos básicos son parte de una familia más grande de modelos generativos creados por Apple para brindar soporte a los usuarios y desarrolladores; esto incluye un modelo de codificación (basado en un modelo de lenguaje AFM) para incorporar inteligencia en Xcode, así como un modelo de difusión para ayudar a los usuarios a expresarse visualmente, por ejemplo, en la aplicación Mensajes.
Utilizando chips de Google para entrenar modelos de Apple
Los dos modelos mencionados, AFM-on-device y AFM-server, no fueron entrenados utilizando los chips Apple Silicon internos de Apple.
En lugar de eso, Apple recurrió a los chips Tensor de Google (como los que se encuentran en los teléfonos Pixel) para entrenar sus modelos. Y, según el artículo, se necesitaron muchos chips Tensor para realizar el trabajo.
- AFM-on-device requirió 2048 chips TPUv5p en su entrenamiento
- El modelo de servidor AFM más grande requirió 8.192 chips TPUv4
Es interesante que Apple haya optado por los chips Tensor de Google en lugar de los chips Nvidia en los que suelen confiar otras empresas.
El artículo no explica ese aspecto, pero quizá publicaciones futuras lo hagan.
¿Qué debemos pensar de esta noticia? Sin más detalles por parte de Apple, es difícil saber qué pensar.
Conociendo la preferencia de Apple por realizar la mayor cantidad de trabajo posible internamente, es muy posible que la compañía ya haya dejado de usar Google Tensor para el entrenamiento de modelos y esté utilizando una versión avanzada de Apple Silicon.
En cualquier caso, lo que esto significa es que el hecho de que el iPhone sea mucho más inteligente con Apple Intelligence es, en parte, gracias a Google.
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