Apple планує зробити свої LLM-моделі доступними для розробників

Компанія Apple планує дозволити стороннім розробникам створювати додатки, використовуючи її LLM-моделі. Про це повідомляє Silicon Angle з посиланням на Bloomberg.

Очікується, що компанія офіційно оголосить про це на майбутній конференції WWDC.

У 2024 році Apple представила набір функцій штучного інтелекту під назвою Apple Intelligence для iPhone та Mac. Їхня робота базується на сімействі власних моделей компанії, відомих як Apple Intelligence Foundation Models. Тепер виробник iPhone збирається зробити деякі зі своїх великих мовних моделей доступними для сторонніх розробників через «комплект розробки програмного забезпечення та пов’язані фреймворки».

Варто відзначити, що Apple Intelligence підходить для досить обмеженої кількості робочих завдань. Наприклад, за його допомогою можна переписувати текст на дисплеї користувача, перевіряти його та генерувати зображення на основі підказок природною мовою. 

Залишається незрозумілим, який сенс розробникам використовувати LLM від Apple замість численних більш потужних альтернатив на ринку. Microsoft пропонує сімейство моделей мов програмування з відкритим кодом — серію Phi, які можуть працювати, в тому числі на iPhone. Деякі алгоритми в цій лінійці моделей оптимізовані для міркувань, які Apple Intelligence наразі не підтримує.

Цілком можливо, що одним зі способів, яким виробник iPhone може привабити розробників до своїх моделей, — це зробити їх простішими у використанні. Компанія може інтегрувати LLM зі своїм фреймворком Core ML. Це інструмент, який дозволяє розробникам вбудовувати сторонні нейромережі в додатки для iOS та Mac. Багато команд розробників програмного забезпечення вже знайомі з Core ML, а це означає, що його інтеграція з LLM Apple Intelligence може полегшити поширення моделей серед розробників.

Деякі моделі, що забезпечують роботу Apple Intelligence, працюють на пристроях користувачів, тоді як інші розміщені в хмарі. За даними Bloomberg, компанія Тіма Кука спочатку надасть розробникам доступ лише до алгоритмів, які працюють на пристроях. Поки не відомо, чи підуть за цим прикладом хмарні LLM, які мають більші можливості.