Apple je razkril, da svoje najnovejše modele generativne umetne inteligence (AI) trenira na Googlovih procesorjih TPU (Tensor Processing Unit), namesto na priljubljenih Nvidijinih grafičnih procesorjih (GPU). To je presenetljiva poteza, saj je Apple znan po svojih napetih odnosih z Nvidio, hkrati pa je Google njegov glavni konkurent na področju spletnih iskalnikov in oglaševanja.
Zakaj Google, ne Nvidia?
Odločitev, da se Apple obrne k Googlovim TPU-jem namesto k Nvidijinim grafičnim procesorjem, je presenetljiva iz več razlogov. Prvič, Apple ima dolgo zgodovino sodelovanja z AMD, ki je dobavljalo grafične procesorje za njihove Mac računalnike. To partnerstvo je bilo uspešno in je pripomoglo k izboljšanju grafične zmogljivosti Macov. Zato je nenavadno, da se Apple ni odločil za AMD-jeve Radeon GPU-je, ki so prav tako primerni za strojno učenje.
Drugič, Nvidijini grafični procesorji so že vrsto let vodilni na področju umetne inteligence in strojnega učenja. Večina podjetij, ki se ukvarjajo z razvojem AI, se zanaša na Nvidijine GPU-je zaradi njihove visoke zmogljivosti in optimizirane programske opreme. Zato je Applova odločitev, da se izogne Nvidii, še toliko bolj nenavadna.
Vendar pa obstaja nekaj razlogov, ki bi lahko pojasnili to odločitev. Eden od njih je hitra rast Googlovih TPU procesorjev. V zadnjih letih so TPU-ji doživeli izjemen napredek in so postali resna konkurenca Nvidijinim GPU-jem. Po nekaterih ocenah so Googlovi TPU-ji celo prehiteli večino drugih konkurentov na trgu, razen Nvidie in Intela. To kaže, da Google vlaga veliko sredstev v razvoj svojih AI procesorjev in da so ti vse bolj konkurenčni.
Poleg tega je Google znan po svojih naprednih raziskavah na področju umetne inteligence. Njihovi inženirji so razvili številne inovativne algoritme in modele, ki so postavili nove standarde v industriji. Zato je mogoče, da je Apple prepoznal potencial Googlovih TPU-jev in se odločil, da bo izkoristil njihove prednosti za razvoj svojih AI modelov.
Nenazadnje pa je treba omeniti tudi morebitne strateške razloge za to odločitev. Čeprav sta Apple in Google konkurenta na nekaterih področjih, kot so spletni iskalniki in pametni telefoni, imata tudi skupne interese na področju umetne inteligence. Sodelovanje pri razvoju AI bi lahko obema podjetjema prineslo koristi in jima omogočilo, da ostaneta v ospredju tehnološkega razvoja.
Apple trdi, da so njihovi AI modeli boljši
V svoji raziskavi Apple samozavestno trdi, da so njihovi modeli Apple Foundation Models (AFM) superiorni v primerjavi z nekaterimi modeli konkurentov, kot so Meta, OpenAI, Anthropic in celo Googla. To je drzna izjava, še posebej glede na to, da so Applovi modeli manjši od nekaterih drugih na trgu. Vendar pa Apple poudarja, da velikost ni vse, kar je izjava, ki pričara nasmešek marsikomu. Namesto tega se osredotočajo na optimizacijo svojih modelov za učinkovitost, kar pomeni, da lahko dosegajo primerljive ali celo boljše rezultate z manj parametri.
Apple posebej izpostavlja, da so njihovi modeli zasnovani za optimalno delovanje na njihovih lastnih napravah, kot so iPhoni in računalniki Mac. To pomeni, da lahko uporabniki izkusijo prednosti napredne umetne inteligence brez potrebe po zmogljivi strojni opremi ali dostopu do oblaka. Ta pristop je v skladu z Applovo filozofijo, ki daje prednost zasebnosti in varnosti uporabnikov, saj se obdelava podatkov izvaja, kadar je to smotrno, lokalno na napravi.
Poleg tega Apple trdi, da uporabniki dajejo prednost odgovorom, ki jih generirajo njihovi modeli. To so ugotovili s pomočjo obsežnih testov, v katerih so uporabniki primerjali odgovore različnih modelov na iste poizvedbe. Čeprav Apple ne razkriva podrobnosti o teh testih, rezultati kažejo, da so njihovi modeli sposobni ustvariti bolj naravne, relevantne in uporabne odgovore. Dejansko pa bo treba počakati, da to presodimo vsi in vsak zase.
Treba je omeniti, da Applove trditve niso povsem nepristranske. Kot vsako podjetje tudi Apple želi predstaviti svoje izdelke v najboljši možni luči. Zato je pomembno, da te trditve preučimo kritično in jih primerjamo z neodvisnimi ocenami in testi. Kljub temu pa Applovi rezultati kažejo, da so njihovi modeli morda resnično konkurenčni in da lahko predstavljajo resno alternativo drugim modelom na trgu.
Applova odločitev, da se osredotoči na učinkovitost in uporabniško izkušnjo, je obetavna in bi lahko imela velik vpliv na prihodnost umetne inteligence. Če bodo njihovi modeli resnično tako dobri, kot trdijo, bi to lahko pomenilo premik v industriji proti manjšim, a učinkovitejšim modelom, ki so optimizirani za delovanje na različnih napravah. To bi lahko odprlo vrata novim aplikacijam in storitvam, ki temeljijo na umetni inteligenci, in jih naredilo dostopnejše širšemu krogu uporabnikov.
Rezultati primerjalnih testov
Kljub samozavestnim trditvam Appla o superiornost njihovih modelov, rezultati nekaterih neodvisnih primerjalnih testov razkrivajo bolj niansirano sliko. Medtem ko se model AFM-on-device, ki je zasnovan za delovanje neposredno na uporabnikovih napravah, kot so iPhoni in Mac, izkaže kot dostojen tekmec manjšim modelom, se njegov večji brat, AFM-server, namenjen strežniški uporabi, sooča z izzivi pri konkuriranju največjim in najzmogljivejšim modelom, kot sta OpenAI-jev GPT-4 in Meta AI-jev LLaMa 3 70B.
Primerjalni testi so pokazali, da AFM-on-device dosega dobre rezultate pri opravilih, ki zahtevajo manj računske moči, kot so obdelava naravnega jezika, prevajanje in generiranje besedila. Vendar pa pri zahtevnejših nalogah, kot so razumevanje konteksta, sklepanje in ustvarjanje kompleksnih vsebin, zaostaja za večjimi modeli. To je pričakovano, saj imajo večji modeli na voljo več parametrov in so bili trenirani na večjih količinah podatkov, kar jim omogoča, da se bolje spopadajo s kompleksnejšimi izzivi.
AFM-server, čeprav zmogljivejši od svojega manjšega brata, se še vedno ne more kosati z največjimi modeli na trgu. To je še posebej očitno pri nalogah, ki zahtevajo globoko razumevanje konteksta in sposobnost generiranja dolgih in koherentnih besedil. V primerjavi z modeli, kot sta GPT-4 in LLaMa 3 70B, ki sta bila trenirana na ogromnih količinah podatkov in imata na voljo več deset milijard parametrov, AFM-server pokaže svoje omejitve.
Ti rezultati kažejo, da je Apple še vedno na začetku svoje poti na področju velikih jezikovnih modelov. Čeprav so njihovi modeli obetavni in kažejo velik potencial, še niso dosegli ravni najnaprednejših modelov na trgu. Vendar pa je treba poudariti, da je Apple znan po svoji inovativnosti in vztrajnosti, zato lahko pričakujemo, da bodo v prihodnosti še naprej izboljševali svoje modele in jih približali vrhu.
Poudarek na varnosti vsebine
Apple v svoji raziskavi izpostavlja, da so njihovi modeli Apple Foundation Models (AFM) posebej izpostavljeni varnosti in etičnosti. Trdijo, da so njihovi modeli boljši pri generiranju varne vsebine, saj manj pogosto ustvarjajo škodljive, neprimerne ali pristranske odgovore v primerjavi z drugimi modeli, ki so trenutno na voljo.
To je izjemno pomemben vidik, saj postaja umetna inteligenca vse bolj integrirana v naše vsakdanje življenje. Od virtualnih asistentov do avtomatskega prevajanja in generiranja besedil, AI modeli imajo potencial, da močno vplivajo na naše komunikacije in odločitve. Zato je ključnega pomena, da so ti modeli zasnovani tako, da minimizirajo tveganje za nastanek škodljive vsebine, ki bi lahko imela negativne posledice za posameznike in družbo kot celoto.
Apple poudarja, da je varnost vsebine ena izmed njihovih glavnih prioritet pri razvoju AI modelov. V ta namen so implementirali številne varnostne mehanizme, kot so filtriranje vsebine, preverjanje pristranskosti in stalno spremljanje delovanja modelov. Prav tako sodelujejo z zunanjimi strokovnjaki in organizacijami, da bi zagotovili, da njihovi modeli izpolnjujejo najvišje standarde etičnosti in varnosti.
