Apple Intelligence Foundation Language Models

我们提供了基础语言模型，用于支持苹果智能功能，其中包括一个约30亿参数的模型，旨在在设备上高效运行，以及一个大型基于服务器的语言模型，旨在用于私有云计算。这些模型旨在高效、准确、负责地执行各种任务。本报告描述了模型架构、用于训练模型的数据、训练过程、模型如何针对推理进行优化以及评估结果。我们强调了我们对负责任人工智能的关注，并介绍了这些原则在模型开发中的应用。

本论文旨在介绍Apple Intelligence功能所采用的基础语言模型，包括一个能在设备上高效运行的约30亿参数模型和一个专为私有云计算而设计的大型服务器语言模型。该论文试图解决如何在设备上高效地执行各种任务的问题。

该论文的关键思路是通过开发高效、准确和负责任的语言模型来解决设备上执行各种任务的问题。

该论文介绍了模型的架构、训练数据、训练过程、推理优化以及评估结果。论文强调了负责任人工智能的重要性，并介绍了如何在模型开发过程中应用这些原则。此外，论文还介绍了实验设计、数据集和开源代码等方面的亮点。

最近在这个领域中，还有一些相关研究正在进行，例如Google的BERT、OpenAI的GPT等。