在当前的人工智能炒作中，苹果是唯一一家似乎出奇地沉默寡言的玩家，而谷歌、Meta 和微软每周都在为他们的人工智能产品大肆宣传。然而，Apple 可能是基于大型语言模型 (LLM) 的 AI 突破的赢家。这就是 Playbook 的样子。

Apple 三次重新定义了个人计算机：Apple II 首次发明了个人计算机（1977 年）。WWW 格式塔中的用户友好型互联网是在 1990 年代初期在史蒂夫·乔布斯 (Steve Jobs) 的 NeXT 计算机上开发的，而在 2007 年，随着 iPhone 的出现，PC 成为了日常伴侣。苹果公司发展成为世界上最有价值的公司。

有了法学硕士，Apple 可以第四次重塑 PC 的理念，真正让它成为个人电脑。但不像微软那样作为具备通用世界知识的副驾驶。Apple 有机会为每个人创造一个数字化的另一个自我。这里的核心是个人法学硕士，它通过用户与苹果设备的所有互动进行训练；你的一切

• 写入和读取（电子邮件、聊天、搜索、社交、文本）
• 说和听（电话和视频通话），以及
• 体验（在屏幕、照片、视频、麦克风上）。

无所不知隐私。谁愿意将他们的整个生命（以及他们所有的私密秘密）存储在云中，并将其留给第三方用于货币化或泄露？

但这恰恰是苹果的不公平竞争优势。只有 Apple 可以像这样在不损害隐私的情况下将大型语言模型集成到其生态系统中：

1. 借助 Apple Silicon（MX 处理器），Apple 带来了实施 LLM 所需的一切，以便大多数处理都发生在个人设备上。因此，无需将训练数据传输到云端（神经引擎、GPU、框架）。
2. Apple 将使用联合学习技术来共享模型更新，而不会暴露原始用户数据以进行模型训练和改进。通过聚合来自许多设备的这些更新，LLM 可以在保护用户隐私的同时不断完善。
3. 与其他科技巨头不同，Apple 近年来将隐私一致性置于其通信和行为的中心。Apple 拥有几乎无懈可击的信任优势：它是当今的隐私品牌。
4. Apple 不仅可以将其 AI 服务集成到现有服务（消息、邮件、应用程序）中，还可以以符合隐私的方式集成到整个硬件（iPhone、iPad、Mac、AirPods、Watch、AppleTV、Glasses（？））中。
5. Apple 不需要像谷歌、Meta 以及亚马逊这样的个人数据商业模式获利。

要将 Apple 的生态系统与这个新的egosystem连接起来，问题仍然是是否可以在设备上处理 LLM。难道像 GPT-X 这样具有数十亿参数的模型不需要大量的云基础设施吗？是和不是。有一些可行的方法可以解决这个挑战：

1. 模型压缩：剪枝、量化和知识蒸馏等技术可用于减小 LLM 的大小，而不会显着降低性能。这些压缩模型更适合设备上的处理，尽管它们可能不如更大的模型强大。
2. FlashAttention：是一种新的 IO 感知精确注意力算法，可以加速 Transformers 的训练并减少其内存占用——无需任何近似。Transformer for actions 方法（如 adept.ai）遵循这条路径。
3. 模型划分：将 LLM 划分为更小的子模型，这些子模型以分布式方式协同工作，可以实现并行处理并减少设备上的整体计算负载。
4. Apple 硅路线图中AI 组件的优先级（神经引擎、GPU、RAM）。
5. 自适应模型：开发使其复杂性适应可用资源的模型有助于平衡性能和资源使用。例如，如果设备的计算能力有限，模型可以切换到更简单的版本以确保平稳运行。

最近泄露的 Meta 的 LLaMa 模型表明LLM 可能在本地设备上表现非常好。模型划分或混合方法可以使个人训练的 LLM 与通用的基于云的 LLM 结合成为无与伦比的组合。模型划分或混合方法可以使个人训练的 LLM 与通用的基于云的 LLM 结合成为无与伦比的组合。

Apple 的优势很明显：通过 Apple 设备上的个人 LLM 锁定将贯穿用户的整个生命周期，并扩散到所有可以想象的硬件中。也许，苹果终究会成为第一家市值10万亿美元的公司。

免责声明：我认为 Apple（和世界其他地方一样）对 OpenAI 的 ChatGPT 的成功感到惊讶。而且，当然，我没有——零！- 关于 Apple Park 和遍布库比蒂诺的 Apple 办公室正在做什么的想法。所以这里写下的一切都是我的 ChatGPT4 般的幻觉。