Apple تطلق 8 نماذج صغيرة OpenELM  للهواتف الذكية تعمل بالذكاء الاصطناعي.

انتشر في عالم الذكاء الاصطناعي ما يسمى نماذج اللغات الصغيرة شهرة كبيرة والتي يمكن أن تعمل على جهاز محلي بدلاً من الخدمات السحابية حيث أن Apple قدمت مجموعة مفتوحة المصدر من برامج الذكاء الاصطناعي الصغيرة تسمى OpenELM فهي مدمجة للغاية بحيث يمكن تشغيلها مباشرة على الهاتف الذكي.

على الرغم من أن OpenELM (نماذج اللغة الفعالة مفتوحة المصدر) يعد في الوقت الحالي مجرد مشروع بحثي، إلا أنه في المستقبل قد يصبح الأساس لحلول جديدة تماماً من Apple.
هذه التقنيات ستسمح للشركات بمعالجة البيانات المحلية حيث ستوفر مستوى أعلى من الخصوصية والسرية وحماية البيانات الشخصية لعملائها.
هذه المجموعة OpenELM يتوفر كود مصدرها على منصة Hugging Face حسب ترخيص نموذج التعليمات البرمجية من Apple.

أصدرت شركة Apple ما يصل إلى ثمانية أنواع مختلفة من OpenELM يتراوح حجمها من 270 مليون معلمة إلى 3 مليارات:

1-  OpenELM-270M
2-  OpenELM-450M
3-  OpenELM-1_1B
4-  OpenELM-3B
5-  OpenELM-270M-Instruct
6-  OpenELM-450M-Instruct
7-  OpenELM-1_1B-Instruct
8-  OpenELM-3B-Instruct

من هذه الـ الثمانية أربعة لديهم الوظائف الأساسية مثلاً ، يتنبأون بالكلمات التالية في النص من خلال تحليل الجمل السابقة.
خضعت النماذج الأربعة المتبقية لضبط أكثر تخصصاً لفهم واتباع تعليمات المستخدمين حيث إنها بالفعل أكثر ملاءمة للاستخدام في التطبيقات التفاعلية وروبوتات الدردشة.
كل نماذج OpenELM الثمانية قادرة على معالجة ما يصل إلى 2048 كلمة في المرة الواحدة وهذا يسمح لهم بالعمل مع كميات هائلة من النصوص.

بالمقارنة مع نماذج اللغات الكبيرة الرائدة مثل Meta s Llama 3 مع 70 مليار معلمة أو OpenAI s GPT-3 مع 175 مليار ، تبدو منتجات Apple الجديدة صغيرة جداً.
ومع ذلك، كان هذا هو جوهر أحدث الأبحاث - لإنشاء خوارزميات، مع عدد أقل من الإعدادات، لن تكون أدنى من العمالقة في الوظيفة.

حسب ما قاله المطورين ، كانت إحدى المميزات الرئيسية لنهجهم مع OpenELM هي تقنية "القياس متعدد الطبقات" الخاصة بالشركة فهو يسمح لك بتوزيع المعلمات على النحو الأمثل عبر طبقات الشبكة العصبية، مما يحقق أقصى قدر من الكفاءة ولكن هذا الميزة لا توفر موارد الحوسبة فقط، وإنما يعمل أيضاً على تحسين الأداء عند التدريب على كميات صغيرة نسبياً من البيانات.

بفضل تقنية القياس الطبقي ، حققت نماذج OpenELM دقة أعلى بنسبة 2.36% من OLMo 1B الخاص بـ Allen AI مع استخدام نصف عدد الرموز المميزة، حسب المستند التمهيدي لشركة Apple.
والشي المذهل أن Apple لم تنشر الكود المصدري لنماذج OpenELM نفسها فقط، وإنما أصدرت أيضاً الكود الخاص بمكتبة CoreNet التي تم استخدامها لتدريبها وكذلك ، قدمت الشركة تعليمات تدريبية مفصلة تسمح بتكرار أوزان الشبكة العصبية. ولا يزال هذا المستوى غير المسبوق من الشفافية نادراً ، حتى في التطورات التي تنتجها شركات التكنولوجيا الكبيرة.

حيث أن شركة Apple لم تقوم بدمج أحدث التطورات في أجهزتها الاستهلاكية ولكن، يُشاع أن تحديث iOS 18 القادم ، المقرر الكشف عنه في يونيو في مؤتمر WWDC ، سيتضمن ميزات جديدة مع المعالجة المحلية لضمان خصوصية المستخدم.