هوش مصنوعی آیفون ۱۶ | محصول جدید اپل

بیگ بنگ هوش مصنوعی اپل(Apple Intelligence)

هوش مصنوعی آیفون ۱۶ به لطف Apple Intelligence که در کنفرانس WWDC24 معرفی شد، انقلابی در فناوری پردازش روی دستگاه ایجاد کرده است. این تکنولوژی با تمرکز بر On-Device Processing و در مواقع ضروری ارسال کوئری‌ها به Private Cloud Compute، امنیت و حفظ حریم شخصی کاربران را تضمین می‌کند و توجه بسیاری را به خود جلب کرده است.

قابلیت پردازش امن کوئری‌ها بر روی سرورهای ابری اختصاصی، امکان پاسخ‌دهی گسترده‌تر و کارآمدتری را فراهم می‌سازد. این مزایا با تکیه بر قدرت سرورهای ابری اپل که از پردازنده‌های قدرتمند Apple Silicon بهره می‌برند و سیستم رمزنگاری پیشرفته، همراه با نظارت دقیق متخصصان اپل، تحقق یافته است.

امکانات هوش مصنوعی اپل

اپل با ارائه مدل‌های عصبی داخلی روی دستگاه برای انجام کارهای روزمره مانند نوشتن و بهبود متن، ایجاد ایموجی‌های سفارشی (Genmoji)، و طراحی تصاویر از طریق دستورات سفارشی (Image Playground) توانسته امکانات بی‌نظیری را به کاربران ارائه کند. همچنین، بهبود مدل‌های پردازش زبان طبیعی سیری، اولویت‌بندی هوشمندانه نوتیفیکیشن‌ها به‌صورت شخصی‌سازی‌شده و جستجوی عکس‌ها بر اساس توصیف (Memory Movie) نمونه‌هایی از قدرت نوآوری هنری اپل هستند.

اگر علاقه‌مند به توضیحات کامل‌تری هستید، می‌توانید ویدئوی 18things from WWDC24 را مشاهده کنید.

لحظه‌ شماری‌ها برای معرفی آیفون ۱۶

پس از معرفی هوش مصنوعی Apple Intelligence در WWDC24، بحث‌ها و شایعات پیرامون بهبودهای سخت‌افزاری نسل جدید آیفون‌ها به اوج خود رسید. بالاخره در تاریخ ۱۹ شهریور، اپل با رونمایی از آیفون ۱۶ توانست توجه‌ها را به سمت خود جلب کند. این بار، اپل با تکیه بر هوش مصنوعی تخصصی خود، موفق به ارائه گوشی هوشمندی شد که تحولی جدید در بازار ایجاد کرده است.

بیشتر بخوانید: Apple introduces groundbreaking health features

در طول مراسم، نام هوش مصنوعی بارها مورد استفاده قرار گرفت و اپل توانست به‌واسطه‌ی پردازنده‌ی جدید A18Pro، به راحتی بر تمام جزئیات تمرکز کند و قابلیت‌های جدیدی را به آیفون اضافه کند. این پردازنده به آیفون ۱۶ امکان اجرای سریع‌تر و بهینه‌تر عملیات هوش مصنوعی را فراهم کرده و تجربه کاربری بهتری را برای کاربران به ارمغان آورده است.

نگاهی عمیق به مدل هوش مصنوعی اپل

اپل برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ روی دستگاه‌های آیفون، با چالش‌هایی مثل تعادل بین قدرت محاسباتی، عملکرد و اندازه مدل‌ها روبه‌رو بود. برای حل این مشکل، از رویکردی نوآورانه استفاده کرده که شامل Foundation Models (مدل‌های پایه) و Adapters (آداپتورهای تخصصی) است.

بیشتر بخوانید: تفاوت استک و هیپ

مدل‌های پایه اپل از حدود ۳ میلیارد پارامتر تشکیل شده‌اند و برای تسک‌های روزمره کاربران مانند نوشتن، خلاصه‌سازی، و پردازش زبان طبیعی بهینه شده‌اند. این مدل‌ها با استفاده از داده‌های منتخب و با کیفیت بالا آموزش دیده‌اند و حریم خصوصی کاربران در تمام مراحل رعایت شده است.

فاین‌تیونینگ (Fine-Tuning) و آداپتورها

یکی از ویژگی‌های مهم در مدل‌های اپل، توانایی فاین‌تیونینگ برای وظایف خاص است. اپل از آداپتورها، که ماژول‌های کوچک شبکه عصبی هستند، استفاده می‌کند که می‌توانند به لایه‌های مختلف مدل پیش‌آموزش‌یافته متصل شوند. این آداپتورها به مدل‌ها امکان می‌دهند تا برای تسک‌های خاص بهینه شوند، بدون اینکه پارامترهای اصلی مدل تغییر کنند. به این ترتیب، دانش عمومی مدل حفظ می‌شود و آداپتورها برای پشتیبانی از وظایف خاص تنظیم می‌شوند.

در مدل‌های اپل، آداپتورها بر روی ماتریس‌های توجه، ماتریس‌های پروجکشن توجه و لایه‌های کاملاً متصل در شبکه‌های عصبی پیش‌خور نقطه‌ای اعمال می‌شوند. این آداپتورها می‌توانند به‌صورت پویا بارگذاری، کش و تعویض شوند، که به مدل پایه امکان می‌دهد تا به‌طور آنی برای وظیفه مورد نظر تخصص پیدا کند، در حالی که مدیریت حافظه بهینه و پاسخگویی سیستم عامل تضمین می‌شود.

برای آموزش آداپتورها، اپل زیرساختی کارآمد ایجاد کرده که اجازه می‌دهد هنگامی که مدل پایه یا داده‌های آموزشی به‌روزرسانی می‌شوند، آداپتورها به سرعت دوباره آموزش داده شوند، تست شوند و به‌کار گرفته شوند. این فرآیند با استفاده از الگوریتم‌های نوین مانند نمونه‌گیری رد (Rejection Sampling) با کمیته معلمی و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) انجام می‌شود، که به بهبود قابل توجه در کیفیت پیروی از دستورات مدل منجر شده است.

بهینه‌سازی، عملکرد و نگاه کلی به روند آموزش مدل‌ها

برای بهینه‌سازی عملکرد و کاهش حجم مدل‌ها، اپل از تکنیکی به نام پالت‌سازی کم‌بیت استفاده کرده است. با ترکیب تنظیمات ۲ بیتی و ۴ بیتی، اپل توانسته به دقتی معادل مدل‌های بدون فشرده‌سازی دست یابد، در حالی که حجم مدل‌ها به طور قابل توجهی کاهش یافته است. این بهینه‌سازی‌ها باعث شده که روی آیفون ۱۵ پرو، سرعت تولید تا ۳۰ توکن در ثانیه برسد!

اپل همچنین از ابزار Talaria برای تحلیل تأخیر و مصرف انرژی استفاده کرده تا نرخ بیت بهینه برای هر عملیات انتخاب شود. به علاوه، با استفاده از کوانتیزاسیون فعال‌سازی و جاسازی، و بهبود در به‌روزرسانی کش کلید-مقدار، کارایی مدل‌ها به طور چشمگیری افزایش یافته است.

بیشتر بخوانید: What is Talaria

صحبت آخر

اپل با معرفی آیفون ۱۶ و تمرکز بر هوش مصنوعی تخصصی خود، نشان داد که همچنان پیشتاز در نوآوری و ارتقای تجربه کاربری است. ترکیب تکنولوژی‌های پیشرفته مانند Apple Intelligence، مدل‌های پایه قدرتمند و آداپتورهای تخصصی، امکان ارائه قابلیت‌های منحصربه‌فرد و شخصی‌سازی‌شده را فراهم کرده است. این تحولات نه تنها عملکرد دستگاه را بهبود می‌بخشند، بلکه نشان‌دهنده تعهد اپل به حفظ حریم خصوصی و امنیت کاربران است.

بی‌صبرانه منتظریم ببینیم این فناوری‌های جدید چگونه زندگی روزمره ما را تحت تأثیر قرار می‌دهند و چه امکانات بیشتری را در آینده نزدیک برای ما به ارمغان خواهند آورد.

نظر شما درباره تحولات جدید اپل در زمینه هوش مصنوعی چیست؟ آیا آیفون ۱۶ می‌تواند تجربه کاربری را به سطح جدیدی ارتقا دهد؟ دیدگاه‌ها و نظرات خود را با ما در میان بگذارید!

منابع:

• All You Need To Know About Apple Intelligence Architecture And Models
• Introducing Apple’s On-Device and Server Foundation Models
• Apple’s New iPhone 16 Is Designed for AI—What You Need To Know