苹果公司最近发布了一个开源的大型语言模型OpenELM，旨在推动生成式人工智能技术的发展。这一模型通过Hugging Face平台公布，采用分层扩展技术，有效提高了文本生成的效率和准确性。

苹果释出 AI 开源大型语言模型 OpenELM

苹果为了加速生成式 AI 领域发展，提前通过开源 AI 平台 Hugging Face 发表「OpenELM」具有开源的高效率文本生成模型家族，OpenELM采用了分层扩展（layer-wise scaling）技术策略，能在模型的每一层中有效分配参数，能让 OpenELM 转换器具有不同的配置与参数，近而够提高准确性。

苹果表示OpenELM是使用神经网络库CoreNet作为训练框架，并且搭配 Adam 优化演算法进行35万次模型训练，连同苹果MobileOne、CVNets、MobileViT、FastVit等知名研究也同样都是靠CoreNet完成。

OpenELM分别为4款经过预训练以及4款针对指令优化调校过的版本，在参数规模也分成2.7亿、4.5亿、11亿和30亿四种参数，每款规模也都比起高性能模型（70亿参数）要来得更小，比起微软 Phi-3 模型 38亿更小。

外媒指出，对于OpenELM训练资料全来自维基百科、Wikiboos、Reddit、arXivx论文、StackExchange 问答，以及 GitHub 的 RedPajama 资料集、Project Gutenberg等公共资料集，总计有1.8兆 tokens 的数据进行训练。

仅管OpenELM以开源许可证发布，并没有过度的限制，但苹果明确表示，任何基于 OpenELM 的衍生作品都将被视为侵犯权利，苹果保留提出专利索赔的权利。

OpenELM 模型小、性能表现优异

苹果分享的 OpenELM 模型特别是 4.5 亿参数的变体效能表现相当优异，另外 11 亿参数的 OpenELM 变体性能表现方面，也超越具备艾伦人工智能研究所所发布的开源大型语言模型 OLMo，预训练 token 数量减少一半，OpenELM 在性能比 OLMo 提高 2.36%。

至于 30 亿参数的 OpenELM 变体，在经由 ARC-C 基准测试中，知识和推理能力准确率达到了 42.24%，且 MMLU 和 HellaSwag 得分也分别获得 26.76% 和 73.28%。

虽然苹果的 OpenELM 模型在 AI 领域算不上是最顶尖，在回应也被多方证实相当可靠，与人类思考逻辑几乎一致，也能实现小参数达到超强性能。但是苹果 AI 模型在创造力方面，OpenELM 就容易出现稍显不足情况。

OpenELM 支持iPhone或Mac电脑独立运作

苹果在 OpenELM 公开说明中提到「将模型转换为 MLX 资料库的程式码，以便在苹果设备上进行推理和微调」，其中MLX是去年释出能在苹果芯片上运行机器学习的框架，能够在非连网络状态下，直接通过苹果设备本机执行。

苹果一直都是封闭系统领导者，如今罕见公开 AI 大模型，外界认为这有可能就类似 Google 操作方式，先通过开源拉拢开发人员，再利用封闭产品进行商业化。

如今苹果选在 WWDC 2024 开发者大会前，对外释出大模型用来展现将进军 AI 领域的决心，那也代表 iOS 18 和 iPhone 16 新机将导入 AI 功能应用将成为今年最热门的话题。