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참고/링크 https://machinelearning.apple.com/resear...ion-models

주목할 만한 하이라이트

애플의 기기 내 및 서버 기반 기초 모델 소개

2024년 6월 10일

 

2024년 세계 개발자 회의에서 우리는 iOS 18, iPadOS 18 및 macOS 세쿼이아에 깊이 통합된 개인 지능 시스템인 Apple Intelligence를 소개했습니다.

 

Apple Intelligence는 사용자의 일상 업무를 위한 고성능 생성 모델로 구성되어 있으며, 현재 활동에 맞게 즉석에서 적응할 수 있습니다. Apple Intelligence에 내장된 기초 모델은 텍스트 작성 및 수정, 알림 우선순위 지정 및 요약, 가족 및 친구와의 대화를 위한 재미있는 이미지 생성, 앱 간 상호작용을 단순화하는 앱 내 작업 수행 등의 사용자 경험을 위해 세밀하게 조정되었습니다.

 

이 개요에서는 약 30억 개의 매개변수를 가진 기기 내 언어 모델과 Private Cloud Compute를 통해 사용할 수 있으며 Apple 실리콘 서버에서 실행되는 더 큰 서버 기반 언어 모델이 어떻게 구축되고 특정 작업을 효율적이고 정확하게 수행하도록 적응되었는지에 대해 설명합니다. 이 두 가지 기초 모델은 사용자를 지원하고 개발자를 지원하기 위해 애플이 만든 더 큰 생성 모델 패밀리의 일부입니다. 여기에는 Xcode에 지능을 구축하기 위한 코딩 모델과 예를 들어 메시지 앱에서 사용자가 시각적으로 자신을 표현할 수 있도록 돕는 확산 모델이 포함됩니다. 우리는 이 더 넓은 모델 세트에 대한 추가 정보를 곧 공유할 수 있기를 기대합니다.

책임 있는 AI 개발에 대한 우리의 집중

Apple Intelligence는 모든 단계에서 우리의 핵심 가치를 반영하고 획기적인 개인 정보 보호 혁신을 기반으로 설계되었습니다.

또한, 우리는 AI 도구 및 이를 뒷받침하는 모델을 개발하는 방식을 안내하는 일련의 책임 있는 AI 원칙을 만들었습니다.

  • 지능형 도구로 사용자를 지원: AI를 책임감 있게 사용하여 특정 사용자 요구를 해결하기 위한 도구를 만들 수 있는 영역을 식별합니다. 사용자가 이러한 도구를 사용하여 목표를 달성하는 방식을 존중합니다.
  • 사용자를 대표: 전 세계 사용자를 진정성 있게 대표하는 것을 목표로 깊이 개인화된 제품을 만듭니다. AI 도구 및 모델 전반에 걸쳐 고정 관념과 체계적인 편향을 영속시키지 않기 위해 지속적으로 노력합니다.
  • 주의 깊게 설계: 설계, 모델 교육, 기능 개발 및 품질 평가의 모든 단계에서 AI 도구가 오용되거나 잠재적인 피해를 초래할 수 있는 방법을 식별하기 위해 주의를 기울입니다. 사용자 피드백의 도움을 받아 AI 도구를 지속적이고 능동적으로 개선합니다.
  • 개인 정보 보호: 강력한 기기 내 처리 및 Private Cloud Compute와 같은 획기적인 인프라를 통해 사용자의 개인 정보를 보호합니다. 기초 모델을 교육할 때 사용자의 개인 데이터를 사용하거나 사용자 상호작용을 사용하지 않습니다.

이 원칙은 Apple Intelligence를 가능하게 하는 아키텍처, 특수 모델과 도구를 연결하는 아키텍처, 입력 및 출력을 스캔하여 각 기능에 필요한 정보를 제공하는 아키텍처에 반영됩니다.

 

이 개요의 나머지 부분에서는 고성능, 신속성, 전력 효율성을 갖춘 모델을 개발하는 방법, 이러한 모델을 교육하는 방법, 사용자 요구에 맞게 어댑터를 세밀하게 조정하는 방법, 모델 성능을 유용성과 예기치 않은 피해를 평가하는 방법에 대한 세부 사항을 제공합니다.

 

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그림 1: 애플 기초 모델의 모델링 개요

Pre-Training

우리의 기초 모델은 우리가 2023년에 출시한 오픈 소스 프로젝트인 Apple's AXLearn 프레임워크에서 교육됩니다. 이는 JAX 및 XLA를 기반으로 구축되었으며, TPU와 클라우드 및 온프레미스 GPU를 포함한 다양한 교육 하드웨어 및 클라우드 플랫폼에서 고효율 및 확장성을 갖춘 모델을 교육할 수 있습니다. 우리는 데이터 병렬 처리, 텐서 병렬 처리, 시퀀스 병렬 처리 및 완전 분할 데이터 병렬 처리(FSDP)를 결합하여 데이터, 모델 및 시퀀스 길이와 같은 여러 차원에서 교육을 확장합니다.

 

우리는 라이선스가 있는 데이터와 특정 기능을 향상시키기 위해 선택된 데이터를 포함하여 기초 모델을 교육하며, AppleBot이라는 웹 크롤러를 통해 수집된 공개 데이터를 사용합니다. 웹 게시자는 Apple Intelligence 교육을 위해 웹 콘텐츠 사용을 선택 해제할 수 있는 데이터 사용 제어 옵션을 제공합니다.

 

우리는 기초 모델을 교육할 때 사용자의 개인 데이터를 사용하거나 사용자 상호작용을 사용하지 않으며, 인터넷에서 공개적으로 제공되는 사회 보장 번호 및 신용 카드 번호와 같은 개인 식별 정보를 제거하는 필터를 적용합니다. 또한, 훈련 코퍼스에 포함되지 않도록 저속어 및 기타 저품질 콘텐츠를 필터링합니다. 필터링 외에도 데이터 추출, 중복 제거 및 모델 기반 분류기를 적용하여 고품질 문서를 식별합니다.

Post-Training

우리는 데이터 품질이 모델 성공에 필수적이라고 생각하기 때문에, 교육 파이프라인에 하이브리드 데이터 전략을 사용하고 인간 주석 및 합성 데이터를 통합하며 철저한 데이터 큐레이션 및 필터링 절차를 수행합니다. 후속 교육에서 두 가지 새로운 알고리즘을 개발했습니다: (1) 교사 위원회를 사용한 거부 샘플링 세밀 조정 알고리즘, (2) 미러 디센트 정책 최적화 및 나머지 하나를 제외한 장점을 가진 강화 학습 알고리즘. 우리는 이 두 알고리즘이 모델의 명령 따르기 품질을 크게 향상시킨다고 발견했습니다.

Optimization

우리의 생성 모델이 매우 유능하도록 보장하는 것 외에도, 기기 내 및 우리의 프라이빗 클라우드에서 속도와 효율성을 최적화하기 위해 다양한 혁신적인 기술을 사용했습니다. 우리는 첫 번째 토큰 및 확장된 토큰 추론 성능을 위한 광범위한 최적화 세트를 적용했습니다.

 

기기 내 및 서버 모델 모두 그룹화된 쿼리-어텐션을 사용합니다. 우리는 메모리 요구 사항과 추론 비용을 줄이기 위해 공유된 입력 및 출력 어휘 임베딩 테이블을 사용합니다. 이러한 공유 임베딩 텐서는 중복 없이 매핑됩니다. 기기 내 모델은 49K의 어휘 크기를 사용하고, 서버 모델은 추가 언어 및 기술 토큰을 포함한 100K의 어휘 크기를 사용합니다.

 

기기 내 추론을 위해, 우리는 메모리, 전력 및 성능 요구 사항을 달성하는 중요한 최적화 기술인 저비트 팔레타이징을 사용합니다. 모델 품질을 유지하기 위해 혼합 2비트 및 4비트 구성 전략을 포함하는 LoRA 어댑터를 사용하여 동일한 정확도를 달성하는 새로운 프레임워크를 개발했습니다. 평균 3.5비트-퍼-웨이트입니다.

 

또한, 각 작업에 대한 비트 레이트 선택을 더 잘 안내하기 위해 Talaria라는 인터랙티브 모델 지연 및 전력 분석 도구를 사용합니다. 우리는 또한 활성화 양자화 및 임베딩 양자화를 활용하며, 우리의 신경 엔진에서 효율적인 키-값(KV) 캐시 업데이트를 가능하게 하는 접근 방식을 개발했습니다.

 

이러한 최적화 세트를 통해 iPhone 15 Pro에서 프롬프트 토큰당 약 0.6밀리초의 첫 번째 토큰 지연 시간을 달성하고 초당 30토큰의 생성 속도를 달성할 수 있습니다. 주목할 만하게도, 이 성능은 토큰 추측 기술을 사용하기 전에 달성되며, 이는 토큰 생성 속도에 대한 추가 개선을 보입니다.

Model Adaptation

우리의 기초 모델은 사용자의 일상 활동을 위해 세밀하게 조정되며, 작업에 따라 즉석에서 스스로 전문화할 수 있습니다. 우리는 어댑터를 사용하여 다양한 계층의 사전 훈련된 모델에 연결할 수 있는 작은 신경망 모듈을 사용하여 특정 작업을 위해 모델을 세밀하게 조정합니다. 우리의 모델은 트랜스포머 아키텍처의 디코딩 계층의 적절한 세트에 대해 주의 행렬, 주의 투영 행렬 및 점-지향 피드포워드 네트워크의 완전 연결 계층을 적응합니다.

 

어댑터 계층만 세밀하게 조정함으로써, 사전 훈련된 기본 모델의 원래 매개변수는 변경되지 않고 유지되어 모델의 일반 지식을 보존하면서 어댑터 계층을 특정 작업을 지원하도록 조정합니다.

 

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그림 2: 어댑터는 공통 기본 기초 모델에 중첩되는 작은 모델 가중치 모음입니다. 이들은 동적으로 로드되고 교체될 수 있어, 기초 모델이 작업에 따라 즉석에서 스스로 전문화할 수 있는 능력을 제공합니다. Apple Intelligence는 각 기능에 세밀하게 조정된 광범위한 어댑터 세트를 포함합니다. 이는 기초 모델의 기능을 확장하는 효율적인 방법입니다.

 

우리는 어댑터 매개변수 값을 16비트로 표현하며, 약 30억 개의 매개변수를 가진 기기 내 모델의 경우, 랭크 16 어댑터의 매개변수는 일반적으로 수십 메가바이트를 필요로 합니다. 어댑터 모델은 동적으로 로드되고 메모리에 일시적으로 캐시되며 교체될 수 있어, 기초 모델이 작업에 따라 즉석에서 스스로 전문화할 수 있는 능력을 제공하면서 메모리를 효율적으로 관리하고 운영 체제의 응답성을 보장합니다.

 

어댑터 교육을 촉진하기 위해, 우리는 기본 모델이나 교육 데이터가 업데이트될 때 어댑터를 신속하게 재교육, 테스트 및 배포할 수 있는 효율적인 인프라를 만들었습니다. 어댑터 매개변수는 최적화 섹션에서 소개된 정확성-복구 어댑터를 사용하여 초기화됩니다.

성능 및 평가

우리의 집중은 사용자들이 Apple 제품 전반에 걸쳐 의사소통하고, 일하고, 자신을 표현하며, 일을 완수할 수 있도록 하는 생성 모델을 제공하는 것입니다. 우리는 모델 벤치마킹 시 사용자 경험과 높은 상관관계를 보이는 인간 평가에 집중합니다. 우리는 기능별 어댑터와 기초 모델에 대한 성능 평가를 수행했습니다.

 

우리의 접근 방식을 설명하기 위해, 요약 어댑터를 평가하는 방법을 살펴봅니다. 이메일과 알림 요약의 제품 요구사항은 미묘하지만 중요한 방식으로 다르므로, 우리는 이러한 특정 요구사항을 충족하기 위해 팔레타이징 모델 위에 정확성-복구 저랭크(LoRA) 어댑터를 세밀하게 조정합니다. 우리의 교육 데이터는 더 큰 서버 모델에서 생성된 합성 요약을 기반으로 하며, 높은 품질의 요약만 유지하는 거부 샘플링 전략으로 필터링됩니다.

 

제품별 요약을 평가하기 위해, 우리는 각 사용 사례에 대해 신중하게 샘플링된 750개의 응답 세트를 사용합니다. 이 평가 데이터 세트는 실제 사용 사례에서 제품 기능이 직면할 가능성이 있는 다양한 입력 세트를 강조하며, 단일 및 중첩 문서의 다양한 내용 유형 및 길이의 층화 혼합을 포함합니다. 제품 기능으로서, 우리는 실제 사용 사례를 대표하는 데이터 세트에 대한 성능을 평가하는 것이 중요했습니다. 우리는 어댑터가 있는 모델이 비교 가능한 모델보다 더 나은 요약을 생성한다고 발견했습니다.

 

책임 있는 개발의 일환으로, 우리는 요약과 관련된 특정 위험을 식별하고 평가했습니다. 예를 들어, 요약은 때때로 중요한 뉘앙스나 다른 세부 사항을 제거하여 바람직하지 않은 방식으로 표현됩니다. 그러나, 우리는 요약 어댑터가 목표로 한 적대적 예제의 99% 이상에서 민감한 콘텐츠를 증폭하지 않는다는 것을 발견했습니다. 우리는 알려지지 않은 해를 식별하고 추가 개선을 안내하기 위해 계속해서 적대적으로 조사하고 평가를 확장합니다.

 

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그림 3: 두 가지 요약 사용 사례에 대한 "좋은" 및 "나쁜" 응답 비율. 요약은 채점자가 다섯 가지 차원에서 평가한 점수를 기준으로 "좋음", "중립", "나쁨"으로 분류됩니다. 모든 차원이 좋은 경우 "좋음"으로 분류됩니다(높을수록 좋음). 차원 중 하나라도 나쁜 경우 "나쁨"으로 분류됩니다(낮을수록 좋음). 어댑터가 있는 모델은 비교 가능한 모델보다 더 나은 요약을 생성합니다.

 

기초 모델 및 어댑터로 구동되는 특정 기능 성능 평가 외에도, 우리는 기기 내 및 서버 기반 모델의 일반적인 기능을 평가합니다. 우리는 실제 사용 사례를 테스트하기 위해 다양한 난이도의 종합적인 평가 세트를 사용합니다. 이러한 프롬프트는 브레인스토밍, 분류, 닫힌 질문 응답, 코딩, 추출, 수학적 추론, 열린 질문 응답, 재작성, 안전성, 요약 및 작성과 같은 주요 범주를 다룹니다.

 

우리는 우리의 모델을 오픈 소스 모델(Phi-3, Gemma, Mistral, DBRX)과 비교 가능한 크기의 상용 모델(GPT-3.5-Turbo, GPT-4-Turbo)과 비교합니다. 우리는 우리의 모델이 대부분의 비교 가능한 경쟁 모델보다 인간 채점자가 더 선호한다고 발견했습니다. 이 벤치마크에서 우리의 약 30억 개 매개변수를 가진 기기 내 모델은 Phi-3-mini, Mistral-7B 및 Gemma-7B와 같은 더 큰 모델을 능가합니다. 우리의 서버 모델은 DBRX-Instruct, Mixtral-8x22B 및 GPT-3.5-Turbo와 비교할 때 우수하며 매우 효율적입니다.

 

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그림 4: 애플의 기초 모델을 비교 모델과 나란히 평가한 선호 응답 비율. 우리는 우리의 모델이 인간 채점자에게 더 선호된다는 것을 발견했습니다.

 

우리는 다양한 적대적 프롬프트 세트를 사용하여 유해한 콘텐츠, 민감한 주제 및 사실성에 대한 모델 성능을 테스트합니다. 우리는 각 모델의 위반률을 평가 세트에서 인간 채점자가 평가한 위반률로 측정하며, 숫자가 낮을수록 바람직합니다. 기기 내 및 서버 모델 모두 적대적 프롬프트에 직면했을 때 강력하여 오픈 소스 및 상용 모델보다 낮은 위반률을 달성합니다.

 

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그림 5: 유해한 콘텐츠, 민감한 주제 및 사실성에 대한 위반 응답 비율(낮을수록 좋음). 우리의 모델은 적대적 프롬프트에 직면했을 때 강력합니다.

 

우리의 모델은 인간 채점자가 이러한 프롬프트에 대해 안전하고 유용하다고 선호합니다. 그러나 대형 언어 모델의 광범위한 기능을 고려할 때, 우리는 안전성 벤치마크의 한계를 이해합니다. 우리는 모델의 안전성을 지속적으로 평가하기 위해 내부 및 외부 팀과 함께 수동 및 자동 레드 팀 작업을 적극적으로 수행하고 있습니다.

 

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그림 6: 안전 프롬프트에서 애플의 기초 모델을 비교 모델과 나란히 평가한 선호 응답 비율. 인간 채점자는 우리의 응답이 더 안전하고 유용하다고 판단했습니다.

 

모델을 추가로 평가하기 위해, 우리는 Instruction-Following Eval(IFEval) 벤치마크를 사용하여 유사한 크기의 모델과 명령 따르기 능력을 비교합니다. 결과는 기기 내 및 서버 모델이 유사한 크기의 오픈 소스 및 상용 모델보다 세부 명령을 더 잘 따르는 것을 시사합니다.

 

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그림 7: 애플의 기초 모델과 유사한 크기의 모델을 비교한 명령 따르기 능력(IFEval로 측정, 높을수록 좋음).

 

우리는 내부 요약 및 작성 벤치마크에서 다양한 작성 지침으로 모델의 작성 능력을 평가합니다. 이러한 결과는 요약 기능을 위한 특정 어댑터(그림 3에서 볼 수 있음)에 대한 것이 아니며, 작성에 중점을 둔 어댑터도 없습니다.

 

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그림 8: 내부 요약 및 작성 벤치마크에서 작성 능력(높을수록 좋음).

결론

WWDC24에서 소개된 애플의 기초 모델 및 어댑터는 iPhone, iPad 및 Mac에 깊이 통합된 새로운 개인 지능 시스템인 Apple Intelligence의 기반이 됩니다. 우리의 모델은 사용자가 Apple 제품 전반에 걸쳐 일상적인 활동을 수행하도록 돕기 위해 만들어졌으며, 애플의 핵심 가치를 반영하여 모든 단계에서 책임감 있게 개발되었습니다. 우리는 언어, 확산 및 코딩 모델을 포함한 더 넓은 생성 모델 패밀리에 대한 추가 정보를 곧 공유할 수 있기를 기대합니다.

주석

[1] 우리는 다음 모델 버전을 비교했습니다: gpt-3.5-turbo-0125, gpt-4-0125-preview, Phi-3-mini-4k-instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.2, Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1, Gemma-1.1-2B 및 Gemma-1.1-7B. 오픈 소스 및 애플 모델은 bfloat16 정밀도로 평가됩니다.

 

[역자 추가 참고자료 : 2403.20329 (arxiv.org)]



  • profile
    Marigold 2024.06.13 04:49
    애플의 설명대로면 해당 모델은 메모리에 로드하는 것만으로도 대략 1.5GB 메모리를 소모할 것으로 추측할 수 있네요.
    그러면, 시스템에 앱들 돌아가고, 여기에 대화 몇 번만 주고 받는다고 해도 어마어마 하겠군요.(...)
  • profile
    BEE3E3      idolm@ster.email 2024.06.13 05:13
    낸드에서 PIM 한다고 했던건 유야무야된걸까요. 요새 꽤 핫한 기술인데...
  • profile
    PAIMON      확률적으로 ***에 80% ####에 10% %%%%에 3% 그외 전세계에 7%로 존재합니다  2024.06.13 10:19
    이미 램 적어서 스왑한다고 TBW 갉아먹는와중에 그걸로도 맥북 낸드 펑펑 터져나가주시는지라...
    낸드 갈궈대는 그 기술을 적용할지 말지 어떻게 될지는 궁금했는데 안나오는거 보니 재미있어지네요
  • profile
    title: 병약한디이나 2024.06.13 22:38
    옛날에 m1 16기가 에어 썼었는데 하루종일 쓰기량 추적하면 진짜 장난 아니긴 했습니다. 쓰면서도 “아니 16기가도 이정도인데 8기가는…?”라는 생각이 계속…
    지금은 방출했지만요
  • profile
    title: AIExpBox      허허허 2024.06.14 01:31
    m1 에어 8기가에 쓸때 상시 스왑이 8기가는 기본이고 뭐 띄워둔게 많다싶으면 그 이상으로 걸려있었습니다. 놀랍게도 지금 쓰고있는 64기가짜리도 지금 스왑이 8기가로 상시로 먹고있고.. 메모리 좀 드는 AI 프로그램 쓰면 스왑이 8기가는 무슨 20기가까지 꾸역꾸역 늘어납니다. 그냥 종특이에요..

    그런데 낸드에 뭘 한다는건지 모르겠습니다..
  • profile
    Marigold 2024.06.13 14:28
    매개변수 크기와 애플의 메모리 용량을 고려하면, 이미 그거 쓰고도 저럴 가능성이 농후합니다.(...)
    대충 널널하게 잡아도 3B 모델을 온디바이스로 로드 하는데만 대략 1.5GB, 여기에 동작을 위한 시스템 정보와 시스템 프롬프트를 컨텍스트로 입력하고 사용자 데이터를 분류기로 분류한 다음 온디바이스로 구동할지 판단하는 과정, 클라우드든 오픈AI든 데이터를 보내 추론 받아와 다시 정리하여 관련 작업을 수행하거나, 아니면 내부에서 온디바이스로 작업 수행을 진행하는 과정이 수행하면 약 모델 로드와 유사하거나 이상으로 램을 소모하겠죠.(...)

    여기에 이것만 돌리는 것도 아니니 멀티 테스킹에 할당하는 램, 시스템이 구동하는 램들도 널널하게 생각하면 솔직히 8GB도 여유롭진 않을 것이고 어찌 구동한다고 해도 부드러운 경험은 아닐 겁니다.(...)
  • ?
    포인트 팡팡! 2024.06.13 14:28
    Marigold님 축하합니다.
    팡팡!에 당첨되어 5포인트를 보너스로 받으셨습니다.

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    라즈베리 파이의 기업공개로 인해 주가가 2.80파운드(3.56달러) 정도로 책정될 것이라는 추측이 나오는 가운데, 라즈베리파이의 시가총액은 5억 4천만 파운드(6억 8천 6백만 달러, 현재가[USD - 1380.07]로 946,728,020,000원... 와....)...
    Date2024.06.09 소식 Bytitle: 폭8책읽는달팽 Reply0 Views800
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  14. 라즈베리파이5를 위한 13tops ai가속기

    https://youtu.be/-huMW13Fp7U?si=jmQmkRbTeklBYbFE       새로운 ai m.2기반 가속기 hailo가 출시되었습니다   기존에 rpi에 주로쓰이던 코랄 ai가속기 (4tops) 대비해서 2배 이상의 성능입니다   전성비는 coral이 2tops/watt Hailo 가 ...
    Date2024.06.07 소식 Bybabozone Reply4 Views1688 file
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  15. 애플, 최소 5년의 보안 업데이트를 약속

    2024년 4월 29일부터 영국의 제품 보안 및 통신 인프라 규정이 발효되었습니다.   이 규졍엔 다음 요구사안들이 포함되어야 합니다 - 쉽게 추측할 수 있고 컴퓨터로 해독가능한 기본 비밀번호 금지 - 보안 연구자들이 제공하는 취약점 공...
    Date2024.06.07 소식 Bytitle: 폭8책읽는달팽 Reply6 Views1739 file
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