苹果GPT就在你口袋里？这或许会更快成为现实。

　　苹果人工智能（AI）研究人员近日在预印本网站arXiv上发表了一篇论文，其中提到了一种创新的“闪存利用”技术，可以在iPhone和其他内存有限的苹果设备上部署大型语言模型（LLM），这几乎是一项重大突破。

　　基于LLM的聊天机器人（如ChatGPT、Claude等）都非常依赖于数据和内存，其需要同时处理的数据量非常庞大，往往需要大量内存才能运行。

　　因此运行LLM对于DRAM（一般指内存）容量有限的iPhone等设备来说是一个挑战。

　　通常，运算数据标准的方法是将闪存中的数据加载到DRAM中，再在DRAM中进行数据推理。

　　性能水平高的DRAM可以让数据处理的速度提升数百万倍，然而，弊端在于容量上。在DRAM上运行严重限制了可以运行的最大模型大小。

　　为了解决这个问题，苹果公司的研究人员开发了一种新技术，使用容量较大的闪存（flash memory）来存储人工智能模型的数据，再在需要时在将数据调入DRAM内存中来处理。

　　在一篇题为《flash中的LLM：有限内存下的高效大型语言模型推理》的新研究论文中，作者指出，移动设备中的闪存比传统上用于运行LLM的内存更加丰富。

　　这种方法巧妙地绕过了容量限制。改论文提出了两项关键技术，最大限度地减少数据传输、并最大限度地提高闪存处理能力：

　　其一叫做“窗口化（windowing）”技术，相当于一种回收方法。AI模型不需要每次都加载新数据，而是重新使用一些已经处理过的数据。这减少了对不断获取内存的需求，使过程更快更平滑。

　　其二叫做“行-列捆绑（Row-Column Bundling）”技术。该技术是通过更有效地分组数据，即针对闪存的数据特征制定访问数据块的顺序，可以更快地从闪存中读取数据，加快人工智能理解和生成语言的能力。

　　根据这篇论文，这些方法的结合使人工智能模型的运行容量达到iPhone可用内存的两倍。这意味着该方法下，CPU中的推理速度较传统加载方式提高了4-5倍，GPU中的推理速度提高了惊人的20-25倍。

　　该论文作者写道，“这一突破对于在资源有限的环境中部署先进的LLM尤其重要，从而扩大了它们的适用性和可及性。”

　　人工智能效率的突破为未来的iPhone打开了新的可能性，比如更先进的Siri功能、实时语言翻译、复杂的人工智能驱动的摄影和增强现实功能。

　　论文中的新技术还为iPhone在设备上运行复杂的人工智能助手和聊天机器人奠定了基础，据说苹果已经在开发这方面的技术。

　　苹果在生成式人工智能方面的工作最终可能会被整合到其语音助手Siri中。苹果在今年2月的人工智能峰会上，向员工介绍了其大型语言模型的工作。据媒体此前报道，苹果的目标是推出与人工智能深度集成的智能版Siri。

　　还有传言称苹果计划在尽可能多的苹果应用程序中添加人工智能。

　　除此之外据报道，苹果还正在开发自己的生成式人工智能模型“Ajax”，其在2000亿个参数上运行，为了与OpenAI的GPT-4模型相抗衡。

　　内部称为“Apple GPT”的Ajax旨在统一整个苹果的机器学习开发，这突显了苹果将人工智能更深入地融入苹果生态系统的更广泛战略。

　　根据最新的报告，Ajax被认为比早期的ChatGPT 3.5更强大。然而，2023年9月OpenAI推出的新模型GPT-4可能已经超越了Ajax的能力。

　　果链分析师Jeff Pu曾指出，苹果将在2024年底左右在iPhone和iPad上推出某种生成式人工智能功能，届时iOS 18将会包含这项功能。Pu还表示，苹果将在2023年建造几百台人工智能服务器，2024年还会有更多。