主要观点总结
苹果发布了2025年Apple Intelligence基础语言模型技术报告，介绍了两款多语言、多模态基础语言模型。报告重点展示了苹果在提升用户价值的同时实现功能扩展与质量优化，以及大幅提高设备运行与私有云计算的效率。报告还包括新型并行轨道混合专家Transformer架构、视觉编码器的引入以及端侧和云端模型的配合等内容。
关键观点总结
关键观点1: 苹果发布基础语言模型技术报告
报告中介绍了两款为Apple Intelligence功能提供支持的多语言、多模态基础语言模型，包括针对苹果自有芯片优化的设备模型和可扩展的云端模型。
关键观点2: 新型架构PT-MoE的引入
PT-MoE架构通过轨迹并行降低同步开销，实现了服务器端模型的进一步扩展。该架构结合了并行轨道混合专家Transformer和交错的全局-局部注意力，以便在苹果的私有云计算平台上进行有效推理。
关键观点3: 视觉编码器的引入
苹果引入了视觉编码器以提高模型在视觉理解方面的能力。视觉编码器包含视觉主干网络，用于从输入图像中提取视觉特征，以及视觉语言适应模块，用于压缩视觉特征并与模型的标记特征对齐。
关键观点4: 端侧和云端模型的配合
苹果认为端侧和云端模型的配合可以满足广泛的性能和部署需求。设备端模型经过优化以实现低延迟推理，而服务器端模型则针对复杂任务进行设计，提供高精度和可扩展性。
关键观点5: Swift核心基础模型框架的推出
苹果推出了Swift核心的基础模型框架，集成了引导式生成、约束式工具调用和LoRA适配器微调等三大功能模块。该框架让开发者能够借助约30亿参数的设备端语言模型，打造可靠且具备量产级品质的生成式AI功能。
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