4月2日消息，根據媒體報道，在最近的一篇論文中，蘋果的研究團隊宣稱，他們提出了一個可以在設備端運行的模型ReALM，這個模型在某些方面可以超過GPT- 4。
ReALM的參數量分別為80M、250M、1B和3B，體積都非常小，適合在手機、平板電腦等裝置端運作。
ReALM研究的主要是，讓AI辨識文本中提到的各種實體（如人名、地點、組織等）之間的指涉關係的過程。
論文將實體分為三種：
螢幕實體（On-screen Entities）：指的是目前顯示在使用者螢幕上的內容。
對話實體（Conversational Entities）：指的是與對話相關的內容。例如，使用者說“打電話給媽媽”，那麼媽媽的聯絡人資訊就是對話實體。
後台實體（Background Entities）：指的是與使用者當下操作或螢幕顯示內容可能不會直接相關的實體，例如正在播放的音樂或即將響起的鬧鈴。
論文表示，儘管大型語言模型已經證明在多種任務上具有極強的能力，但在用於解決非對話實體（如螢幕實體、後台實體）的指涉問題時，它們的潛力還沒有充分利用。
而ReALM則是一種全新的方法，透過將其性能與GPT-3.5和GPT-4進行了對比，顯示最小模型的性能與GPT-4相當，而更大的模型則顯著超過了GPT-4。
這項研究有望用來改進蘋果設備上的Siri助手，幫助Siri更好地理解和處理用戶詢問中的上下文。
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