ПРОДОВЖЕННЯ ПІСЛЯ РЕКЛАМИ
Команда дослідників штучного інтелекту з Apple стверджує, що їхня система Reference Resolution As Language Modeling (ReALM) може перевершувати GPT-4 при виконанні деяких типів запитів. Фахівці опублікували на сервері препринтів arXiv статтю , що описує їх нову систему та її нові можливості для збору інформації.
За даними Tech Xplore , за останні кілька років великі мовні моделі LLM, такі як GPT-4, домінували в комп’ютерному середовищі, оскільки компанії конкурували за покращення своїх продуктів та залучення більшої кількості користувачів. Apple у цій галузі помітно відстає – її цифровий помічник Siri не особливо додав у плані штучного інтелекту.
У новій статті команда Apple повідомляє, що її система ReALM – це не просто спроба наздогнати – це продукт, який перевершує всі інші LLM, доступні в даний час широкому загалу, за певними типами запитів.
Як пояснюють фахівці, їх LLM дає більш точні відповіді на запитання користувачів, оскільки може використовувати посилання на екрані та отримувати доступ як до розмовної, так і довідкової інформації. Іншими словами, у процесі пошуку ШІ може дивитися на екран користувача у пошуках підказок щодо того, що робив користувач до того, як запитав. Він також може розглядати інші процеси, запущені на даний момент на пристрої, з якого виконуються запити, як ще один спосіб зрозуміти хід думок, який привів до запиту.
Команда розробників стверджує, що після додавання додаткової інформації до традиційних методів обробки LLM їхня система з набагато більшою ймовірністю надасть користувачеві інформацію, яку він шукав.
У Apple нову систему протестували на кількох LLM, включаючи GPT-4. Підсумок — кращі результати, ніж усі аналоги, у певних типах завдань. Розробники також відзначили, що Apple планує «вставити» ReALM між своїми пристроями та Siri, що дозволить Siri давати набагато кращі відповіді, ніж зараз, хоча, швидше за все, ШІ буде доступний лише користувачам, які оновляться до iOS 18, коли вона вийде.
Повідомити про помилку
Текст, який буде надіслано нашим редакторам: