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Klein, aber ganz groß: Apple veröffentlicht Opensource-KI-Modelle

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Klein, aber ganz groß: Apple veröffentlicht Opensource-KI-Modelle
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Apple intensiviert seine Bestrebungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und hat kurz vor der Worldwide Developers Conference (WWDC) 2024 eine Reihe neuer, quelloffener Sprachmodelle präsentiert. Diese Schritte des Unternehmens unterstreichen seine zunehmende Aktivität im KI-Sektor. Die neuen Modelle sind als ein Zeichen von Apples Engagement zu verstehen, auch wenn sie möglicherweise nicht exakt diejenigen sind, die in kommenden eigenen Produkten Verwendung finden werden.

Cupertinos neuste Sprachmodelle

 

Mit der jüngsten Veröffentlichung signalisiert Apple, dass das Unternehmen eine maßgebliche Rolle in der KI-Diskussion einnehmen möchte. Die neu vorgestellte Familie von Sprachmodellen soll Effizienzsteigerungen gegenüber aktuellen Methoden aufweisen, was mit Apples kürzlich gehörten Plänen für seine KI-Strategie übereinstimmt.

Effizienz auf kleinem Raum

 

Die nun vorgestellten Opensource-Sprachmodelle zeichnen sich durch hohe Effizienz bei gleichzeitiger Kompaktheit aus. Apple gibt an, dass diese Modelle, obwohl sie nur eine Milliarde Parameter enthalten, vergleichbare Leistungen erbringen wie ihre größeren Pendants. Dies läuft dem lange Zeit vorherrschenden Trend entgegen, der von einem „je mehr, desto besser“-Ansatz geprägt war.

Der Trend hin zu kleineren Sprachmodellen (SLM) steht im Kontrast zu den bisher üblichen großen Sprachmodellen (LLM) und zielt darauf ab, auch auf weniger leistungsstarker Hardware funktionsfähig zu sein. Dieser Ansatz entspricht der steigenden Notwendigkeit, KI-Modelle effizienter und zugänglicher zu gestalten.

Offenheit für Entwickler

 

Darüber hinaus hat Apple die kompletten Trainingsdaten seiner sogenannten ELMs (Efficient Language Models) freigegeben, was für Entwickler, die mit diesen Modellen arbeiten möchten, von großer Bedeutung ist. Die Transparenz der Daten kann dabei helfen, die Funktionsweisen und Reaktionen der Modelle besser zu verstehen und der Tendenz entgegenwirken, dass KI-Modelle ohne detaillierte Dokumentation als undurchschaubare Blackbox wahrgenommen werden.

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