Apple 的新机器学习框架 MLX 具有在 Apple 芯片上进行机器学习的统一内存架构,与其他深度学习框架相比具有显着优势。与 PyTorch 和 Jax 等传统框架不同,这些框架需要在 CPU 和 GPU 之间进行成本高昂的数据复制,而 MLX 将数据维护在共享内存中,两者都可以访问。这种设计消除了数据传输的开销,促进了更快的执行,...
Figure 1:MLLM + referring&grounding -> Ferret Table 1:Ferret vs 其它MLLM 1.2 Eval 二、方法 2.1 Hybrid Region Representation/混合区域表示 2.2 空间感知视觉采样器 2.3 模型架构 Figure 3:Ferret 模型架构 三、GRIT数据集 Figure 4:GRIT 数据集概述 3.1 层次结构 3.2 GPT辅助视觉指令数据生成 Table 2:一...
近日,苹果发布了一篇深受业界瞩目的文章,目的是探索在有限的内存中运行大语言模型。 苹果通过软硬件协同优化,使设备能够支持运行的模型大小达到了自身DRAM的两倍!在这项技术的加持之下,LLM的推理速度在Apple M1 Max CPU上提高了4-5倍,在GPU上提高了20-25倍。 在上图给出的LLM推理延迟的比较中,我们可以看到苹果提...
LLM: Answering Machine is a migration of LLM models onto Apple iPhone. What’s New 5 Aug 2024 Version 6.2 added 5 more models. App Privacy The developer,Chung Kwan Chan, indicated that the app’s privacy practices may include handling of data as described below. For more information, see ...
苹果对AI的重视不断显现,从自家聊天机器人Apple GPT的推出到计划中的iPhone 16系列搭载升级麦克风,以提升语音输入功能。此外,有传言称,iOS 18将在明年正式到来时引入某种形式的生成式AI,进一步将苹果推向人工智能技术的前沿。这一技术创新有望为未来iPhone带来更强大的AI功能,包括更智能的Siri、实时语言翻译以及在...
就iOS 18的功能而言,Gurman的消息来源提到,Siri和信息应用程序之间的互动方式将得到改进,使用户能够更有效地处理复杂问题和自动完成句子。我们还可能看到自动生成的Apple Music播放列表以及与Pages和Keynote等生产力应用程序的集成,例如辅助写作和幻灯片制作。这种人工智能整合的硬件要求尚不清楚。苹果正在为iPhone 16...
在典型条件下,大型语言模型需要 AI 加速器和高 DRAM 容量来存储。据报告技术动力,苹果正在努力将相同的技术引入内存容量有限的设备。在一个新发表的论文,Apple 发表了一篇论文,旨在将 LLM 引入内存容量有限的设备。iPhone的内存也很有限,因此苹果研究人员开发了一种使用闪存芯片来存储AI模型数据的技术。由于闪存在...
苹果团队发文质疑:LLM根本不懂推理!5条结论颠覆认知 苹果团队竟然声称大语言模型根本不懂推理?!这...2024-10-16 10:31:32 量子位 北京 举报 0 分享至 0:00 / 0:00 速度 洗脑循环 Error: Hls is not supported. 视频加载失败 量子位 17.6万粉丝 追踪人工智能动态 01:13 生成式AI技术的落地路径:...
在这项技术的加持之下,LLM的推理速度在Apple M1 Max CPU上提高了4-5倍,在GPU上提高了20-25倍。 在上图给出的LLM推理延迟的比较中,我们可以看到苹果提出的方法效果相当出色。 而这些优化可能很快就可以让复杂的AI助手,或者是聊天机器人在iPhone、iPad和其他移动设备上流畅运行。
2023 年 12 月,Apple 发布了新的 MLX 深度学习框架,这是一个用于在 Apple 芯片上进行机器学习的阵列框架,由其机器学习研究团队开发。本教程将探讨该框架,并演示如何在 MacBook Pro (MBP) 上本地部署 Mistral-7B 模型。我们将设置一个本地聊天界面来与已部署的模型进行交互,并根据每秒生成的令牌测试其推理性能...