Detalhes da Apple no sistema Apple Intelligence Training System usando dados do usuário

No mês passado, a Apple atrasou o lançamento de seus recursos mais pessoais e poderosos da Siri. Como parece corrigir o navio para futuras atualizações de inteligência da Apple, Bloomberg destaca uma mudança que a Apple está fazendo em como treina seus modelos de inteligência artificial.

O relatório destaca uma postagem de blog de Site de pesquisa de aprendizado de máquina da Appleexplicando como a Apple geralmente usa dados sintéticos para treinar seus modelos de IA. No entanto, existem limitações para essa estratégia, incluindo o fato de que é difícil para os dados sintéticos “entender as tendências” em recursos como resumo ou ferramentas de gravação que operam em frases mais longas ou mensagens de email inteiras.

Para abordar essa limitação, a Apple destaca uma nova tecnologia que em breve começará a usar que compara os dados sintéticos a uma pequena amostra de e -mails de usuários recentes, mas sem comprometer a privacidade do usuário:

Para melhorar nossos modelos, precisamos gerar um conjunto de muitos e -mails que cobrem tópicos mais comuns em mensagens. Para curar um conjunto representativo de e -mails sintéticos, começamos criando um grande conjunto de mensagens sintéticas em vários tópicos. Por exemplo, podemos criar uma mensagem sintética: “Você gostaria de jogar tênis amanhã às 11:30?”

Isso é feito sem nenhum conhecimento de e -mails de usuários individuais. Em seguida, derivamos uma representação, chamada de incorporação, de cada mensagem sintética que captura algumas das principais dimensões da mensagem, como linguagem, tópico e comprimento. Essas incorporações são enviadas para um pequeno número de dispositivos de usuário que optaram por análise de dispositivos.

Os dispositivos participantes selecionam uma pequena amostra de e -mails recentes de usuários e calculam suas incorporações. Cada dispositivo decide qual das incorporações sintéticas é mais próxima dessas amostras. Usando a privacidade diferencial, a Apple pode aprender as incorporações sintéticas mais frequentemente selecionadas em todos os dispositivos, sem aprender qual incorporação sintética foi selecionada em um determinado dispositivo.

Essas incorporações sintéticas selecionadas mais frequentes podem ser usadas para gerar dados de treinamento ou teste, ou podemos executar etapas adicionais de curadoria para refinar ainda mais o conjunto de dados. Por exemplo, se a mensagem sobre como jogar tênis for uma das principais incorporações, uma mensagem semelhante substituindo “tênis” por “futebol” ou outro esporte pode ser gerado e adicionado ao conjunto para a próxima rodada de curadoria (Veja a Figura 1). Esse processo nos permite melhorar os tópicos e a linguagem de nossos e -mails sintéticos, o que nos ajuda a treinar nossos modelos para criar melhores resultados de texto em recursos como resumos de email, enquanto protegem a privacidade.

Você pode ler a Apple’s Postagem completa do blog para mais detalhes.

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