编译 | 朱可轩
编辑 | 陈彩娴
不久前，苹果在全球开发者大会（WWDC）上推出了最新个人智能系统 Apple Intelligence，可以深度集成到 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 中，引起了 AI 业内人士、尤其是端侧智能领域的讨论。
苹果在 2024 年的一系列技术动作，被戏称为苹果为端侧 AI 所设计的“开卷考试”，即：大模型时代，AI 技术应如何在手机、平板等端侧设备上运营，让手机变得更智能？
近日，苹果团队又在 arXiv 上更新了关于 Apple Intelligence 的最新论文，其中介绍了苹果用在 Apple Intelligence 上的两个基础语言模型，包括：一个在设备端运行的大约 30 亿参数的语言模型 AFM-on-device，以及一个在私有云计算上运行的大规模服务器语言模型 AFM-server。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2407.21075
根据该论文，苹果开发的端侧大模型在语言理解、指令跟随、推理、写作与工具使用等多个任务上都有出色表现。同时，在保护用户数据隐私与安全上，苹果强调在后训练阶段不会使用用户的个人数据进行训练。
结果显示，苹果的 AFM 模型在指令遵循层面皆优于其他大模型，同时，从写作写作能力来看，在摘要总结方面，AFM 模型无论是端侧还是私有云也均要好于其他。而在安全性评估时，AFM 模型也比其他模型要更为负责。但是值得一提的是，AFM 模型的数学能力整体上来看较为一般。
在人类评估中，在端侧，AFM 仅输于 Llama-3-8B ，而与其他模型相比显然更优。据论文介绍，AFM 与 Phi-3-mini 相比，模型尺寸小了 25%，而胜率达47.7% ，甚至超出开源强基线 Gemma-7B 和 Mistral-7B。而在私有云上，与GPT-3.5相比时，AFM 也具有一定竞争力，胜率超 50%。
在指令级（Instruction-level）与提示级（Prompt-level）的评估中，无论是端侧还是私有云上，均为 AFM 模型表现最好。其指令级的得分分别为 85.7% 和 88.5%，而提示级的得分则分别为 79.3% 和 83.0%。
此外，苹果还使用了 AlpacaEval 2.0 LC 和 Arena Hard 作为基准进行评估。在私有云上，这两项测试中均为 GPT-4 的表现最优，其中，在 Arena Hard 测试中，GPT-4 的得分甚至倍超 AFM。在端侧的 AlpacaEval 2.0 LC 测试中，则为 Gemma-7B 评分最优，AFM 模型紧随其后。
苹果还测试了在调用工具使用基准测试中 AFM 模型的表现，分别从简单（Simple）、多重（Multiple）、并行（Parallel）、并行多重（Parallel Multiple）、相关性（Relevance）和平均（Average）几个纬度展开。
整体来看，AFM-server 表现较优，从测试结果上来看，在简单、多重、相关性、平均性维度中，AFM-server 均得分最高，分别为91.0、95.5、91.3、89.5。在并行多重维度中，AFM-server 得分 85.0，仅次于 Gemini-1.5-Pro-0514 的 88.0，且领先于 GPT-4 与 GPT-3.5。
但 AFM-on-device 表现则较为一般，在多重、并行多重、相关性及平均维度中，均要稍逊于 GPT-4 和 Gemini-1.5-Pro-0514。除此之外，在并行维度中，AFM-server 和 AFM-on-device 的表现情况则都较为一般。
写作能力分两块，一块是摘要总结，一块是长作文。其中，AFM 模型主要在摘要总结上表现较好，在端侧的表现优于 Mistral-7B、Gemma-7B、Phi-3-mini 与 Gemma-2B，在私有云上则优于 GPT-4、Mixtral-8x22B、DBRX Instruct 与 GPT-3.5：
数学能力上，苹果 AFM 模型的表现则一般，仅在端侧 MATH 基准上高于 Llama-3-8B、Phi-3 mini、Gemma-7B 与 Mistral-7B，GSM8k 是 8-shot、MATH 是 4-shot：
在文本摘要总结功能中，苹果团队将 AFM 模型在邮件、信息与通知这三个应用上作了测试，分别从 5 个维度（仇恨言论、歧视、违法、色情、暴力）来评估模型的“好”与“差”。研究显示，苹果的 AFM 模型在“好”维度的表现均高于 Gemma-7B、Phi-3-8B 与 Llama-3-8B：
