Apple wybiera chipy Google Tensor do trenowania modeli językowych AFM

Autor: Nastya Bobkova | 31.07.2024, 02:02

Apple ogłosiło wydanie wersji beta Apple Intelligence, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do ulepszania funkcji iPhone'a. Aby wytrenować dwa kluczowe modele językowe, AFM-on-device i AFM-server, firma wykorzystała chipy Google Tensor zamiast własnych chipów Apple Silicon.

Co wiadomo

Model AFM-on-device wykorzystywał 2048 chipów TPUv5p, podczas gdy większy model AFM-server wymagał 8192 chipów TPUv4. Wybór chipów Google zamiast Nvidii jest zaskakujący, ale może być oznaką zmiany podejścia Apple do rozwoju technologii.

Te innowacje wskazują, że iPhone stanie się jeszcze bardziej inteligentny dzięki integracji Apple Intelligence i technologii Google.

Źródło: Apple

Sztuczna inteligencja

← Poprzedni artykuł Następny artykuł →

O witrynie

Skontaktuj się z nami

Wojsko

Gadżety

Gry

Technologie

Sztuczna inteligencja

Przestrzeń

Blockchain i kryptowaluta

Oprogramowanie

UK EN DE

UJAWNIENIE PARTNERSTWA. Niektóre posty mogą zawierać linki partnerskie. Gagadget.pl jest członkiem Amazon Services LLC Associates Program, partnerskiego programu reklamowego zaprojektowanego w celu umożliwienia witrynom zarabiania na reklamach za pośrednictwem reklam i linków do Amazon.com.

var _merchantSettings=_merchantSettings || []; _merchantSettings.push(['AT', '10lpuJ']); (function(){var autolink=document.createElement('script');autolink.type='text/javascript';autolink.async=true; autolink.src= ('https:' == document.location.protocol) ? 'https://autolinkmaker.itunes.apple.com/js/itunes_autolinkmaker.js' : 'http://autolinkmaker.itunes.apple.com/js/itunes_autolinkmaker.js';var s=document.getElementsByTagName('script')[0];s.parentNode.insertBefore(autolink, s);})();

(function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start': new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0], j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src= 'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f); })(window,document,'script','dataLayer','GTM-KDNH3DF');