Foundation Models framework
उन्नत भाषा मॉडल: तेज, कुशल और गोपनीयता-सुरक्षित।
Apple के ऑन-डिवाइस और सर्वर आधारित भाषा मॉडल में नए अपडेट; बेहतर प्रदर्शन, 15 भाषाओं का समर्थन और बेहतरीन गोपनीयता। नए फाउंडेशन मॉडल फ्रेमवर्क के साथ ऐप डेवलपर्स को सीधा पहुँच।
Foundation Models framework के बारे में अधिक
Foundation Models framework
Apple इंटेलिजेंस एक व्यक्तिगत बुद्धिमत्ता प्रणाली है जो ऐप्स और अनुभवों में शक्तिशाली जनरेटिव AI को एकीकृत करती है। यह टेक्स्ट सारांश, छवि समझ और बहुभाषी समर्थन जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है। यह ऑन-डिवाइस और सर्वर-आधारित मॉडल दोनों का उपयोग करता है, जिससे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलन क्षमता मिलती है।
- •उन्नत उपकरण उपयोग और तर्क:यह मॉडल उपकरण उपयोग और तर्क क्षमताओं में सुधार करता है, छवि और पाठ इनपुट को समझता है, और तेज़ और अधिक कुशल है।
- •बहुभाषी समर्थन:यह 15 भाषाओं का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वैश्विक उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर पहुँच सुनिश्चित होती है।
- •Apple सिलिकॉन अनुकूलन:ऑन-डिवाइस मॉडल को Apple सिलिकॉन पर कुशलतापूर्वक चलने के लिए अनुकूलित किया गया है, जिससे कम विलंबता वाला अनुमान मिलता है।
- •कॉम्पैक्ट और सर्वर-आधारित मॉडल:लगभग 3 बिलियन-पैरामीटर वाला कॉम्पैक्ट मॉडल और एक विशेष आर्किटेक्चर वाला सर्वर-आधारित मॉडल उपलब्ध है।
- •मॉडल आर्किटेक्चर में सुधार:नए मॉडल आर्किटेक्चर ने दोनों मॉडलों की दक्षता में सुधार किया है, जिसमें KV कैश मेमोरी उपयोग में 37.5% की कमी आई है।
- •लंबे संदर्भ इनपुट समर्थन:एक इंटरलीव्ड अटेंशन आर्किटेक्चर लंबे संदर्भ इनपुट का समर्थन करता है, जिससे लंबे पाठों की बेहतर समझ मिलती है।
- •दृश्य एन्कोडर:एक दृश्य एन्कोडर छवि समझ क्षमताओं को सक्षम करता है, जिससे छवियों और पाठ के संयोजन की बेहतर प्रक्रिया होती है।
- •विविध और उच्च-गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा:विभिन्न और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जाता है, जिसमें प्रकाशकों से लाइसेंस प्राप्त डेटा, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट और Applebot द्वारा क्रॉल की गई जानकारी शामिल है।
- •उन्नत डेटा फ़िल्टरिंग:उन्नत डेटा फ़िल्टरिंग पाइपलाइन बेहतर मॉडल प्रदर्शन सुनिश्चित करती है, जिससे अधिक सूचनात्मक सामग्री बरकरार रहती है।
- •SFT और RLHF प्रशिक्षण:सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) और मानव प्रतिक्रिया से प्रबलित अधिगम (RLHF) ने मॉडल की गुणवत्ता और बहुभाषी समर्थन में सुधार किया है।
- •मॉडल संपीड़न:ऑन-डिवाइस मॉडल को 2 बिट प्रति वज़न (bpw) तक संकुचित किया गया है, जबकि सर्वर मॉडल को ASTC का उपयोग करके संकुचित किया गया है।
- •फाउंडेशन मॉडल फ्रेमवर्क:नया फाउंडेशन मॉडल फ्रेमवर्क डेवलपर्स को ऑन-डिवाइस भाषा मॉडल तक पहुँच प्रदान करता है, जिससे वे अपने ऐप्स में उत्पादन-गुणवत्ता वाली जनरेटिव AI सुविधाएँ बना सकते हैं।
- •गाइडेड जेनरेशन:गाइडेड जेनरेशन डेवलपर्स को समृद्ध स्विफ्ट डेटा संरचनाओं के साथ सीधे काम करने की अनुमति देता है, जिससे कोड सरल होता है।
- •टूल कॉलिंग:टूल कॉलिंग डेवलपर्स को विशिष्ट जानकारी स्रोतों या सेवाओं के साथ मॉडल को अनुकूलित करने की शक्ति प्रदान करता है।
- •मानव मूल्यांकन:मानव ग्रेडर द्वारा ऑन-डिवाइस और सर्वर-आधारित मॉडल का मूल्यांकन किया गया है, जिससे विभिन्न भाषाओं और क्षमताओं में प्रदर्शन का पता चलता है।
- •तुलनात्मक प्रदर्शन मूल्यांकन:मॉडल ने तुलनीय मॉडल की तुलना में अनुकूल प्रदर्शन किया है, जिससे इसकी क्षमताओं और गुणवत्ता का प्रदर्शन होता है।
- •जिम्मेदार AI सिद्धांत:Apple इंटेलिजेंस को जिम्मेदार AI सिद्धांतों के साथ डिज़ाइन किया गया है, जिसमें उपयोगकर्ता सशक्तिकरण, प्रतिनिधित्व, सावधानीपूर्वक डिज़ाइन और गोपनीयता शामिल है।
Apple के भाषा आधार मॉडल, Apple इंटेलिजेंस के मूल में, उपयोगकर्ताओं को दुनिया भर में कई भाषाओं में एकीकृत सुविधाओं की विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं। यह न केवल दक्षता और क्षमता में वृद्धि करता है बल्कि ऐप डेवलपर्स को नए फाउंडेशन मॉडल फ्रेमवर्क के माध्यम से सीधे ऑन-डिवाइस भाषा मॉडल तक पहुँच प्रदान करता है। कुछ ही लाइनों के कोड के साथ, डेवलपर्स अपने ऐप्स में टेक्स्ट एक्सट्रैक्शन और सारांश जैसी क्षमताओं को आसानी से जोड़ सकते हैं। गोपनीयता के प्रति हमारी प्रतिबद्धता और जिम्मेदार AI दृष्टिकोण के साथ निर्मित, ये मॉडल उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुरक्षित और विश्वसनीय अनुभव सुनिश्चित करते हैं।
