NSDT工具推荐Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割

Apple 发布的 OpenELM(一系列专为高效设备上处理而设计的开源语言模型)引发了相当大的争论。一方面,苹果在开源协作和设备端AI处理方面迈出了一步,强调隐私和效率。另一方面,与微软 Phi-3 Mini 等竞争对手相比,这些模型的性能表现不佳而受到批评。以下是对 Apple OpenELM 的公正但批判性的看法,其中包括一些关于什么有效、什么无效的热门观点。

1、OpenELM有什么好的?

苹果对设备端人工智能的承诺与其注重隐私的方法是一致的。 OpenELM 设计为在智能手机和笔记本电脑上运行,减少对基于云的计算的依赖。对于优先考虑数据隐私和安全的用户来说,这是一个显着的优势。此外,苹果在 Hugging Face 上开源这些模型的举措促进了社区协作和透明度,使开发人员能够尝试不同的应用程序。

这些模型尺寸紧凑,参数范围从 2.7 亿到 30 亿不等,使其适合低功耗设备,确保高效执行,而不会消耗过多的资源。对于希望将人工智能集成到移动应用程序中而不牺牲电池寿命或处理速度的开发人员来说,这是一个有吸引力的功能。

它比大多数 BERT 模型更强大。

2、OpenELM有什么不太好的?

尽管 Apple 注重效率和隐私,但 OpenELM 在性能方面仍存在不足。微软的 Phi-3 Mini 拥有 38 亿个参数,其性能明显优于 OpenELM 最大的模型。这种性能差距表明苹果并未在AI领域的高端领域展开竞争,这可能会限制其在更复杂的应用程序中的采用。

另一个批评是,OpenELM 的发布感觉更像是一次公关噱头,而不是真正的技术突破。苹果股价下跌的部分原因是其缺乏人工智能创新,这可能促使该公司发布一些东西以重新获得公众的兴趣。然而,这些模型的性能有限以及与竞争对手缺乏差异化表明,这可能是为了保持相关性而不提供实质性价值。

OpenELM 对公共数据集的依赖也引发了有关数据质量和多样性的问题。这可能会导致模型功能出现偏差或限制,使其不太适合各种应用。此外,OpenELM 似乎并没有开辟一个独特的利基市场,瞄准一个已经拥有卓越模型的成熟参与者的市场。

3、热门话题

苹果的 OpenELM 似乎错失了利用公司资源和芯片优势的机会。苹果并没有创造出突破性的人工智能模型,而是发布了一组在性能、应用或创新方面都未能脱颖而出的模型。

这次公关驱动的发布可能反映出苹果不确定的人工智能战略。该公司在公开采用人工智能方面进展缓慢,而且 OpenELM 也没有明确阐明长期愿景。这种模糊性可能会导致开发商和投资者对苹果对人工智能的承诺产生怀疑。

隐私和性能之间的平衡很棘手。虽然苹果对隐私的重视值得称赞,但对性能的权衡可能不适合寻求高级人工智能功能的开发者和用户。 OpenELM 可能是一个垫脚石,但它需要更多的工作才能在不断发展的人工智能领域竞争。

4、结束语

Apple 的 OpenELM 有其优势,特别是在隐私和设备上处理方面。然而,其有限的性能和利基市场引发了对其更广泛适用性的担忧。这次发布更像是对市场压力的回应,而不是战略创新,还有很多不足之处。

随着苹果公司在人工智能领域的发展,该公司将需要制定一个更清晰的战略来平衡隐私、性能和创新。 OpenELM 是否会成为苹果人工智能产品组合中的关键参与者,还是人工智能行业的一个小脚注,还有待观察。

苹果 OpenELM 背后不为人知的故事表明,这家公司在应对市场压力的同时,还努力履行其对隐私的承诺及其在人工智能行业中的作用。此次发布可能更多的是关于公关和公众认知,而不是人工智能创新的战略举措。当苹果应对这一复杂的形势时,它需要制定更清晰的人工智能战略,平衡隐私、性能和创新,以保持竞争力和相关性。 OpenELM 是否成为实现更广泛的人工智能雄心的垫脚石,或者苹果历史上的一个脚注,取决于该公司的下一步行动。


原文链接:Apple OpenELM: What’s Good, What Sucks, and the Untold Story Behind Apple’s New Open-Source AI Model

BimAnt翻译整理,转载请标明出处