快科技4月2日消息，據(jù)媒體報(bào)道，在最近的一篇論文中，蘋果的研究團(tuán)隊(duì)宣稱，他們提出了一個(gè)可以在設(shè)備端運(yùn)行的模型ReALM，這個(gè)模型在某些方面可以超過(guò)GPT-4。

ReALM的參數(shù)量分別為80M、250M、1B和3B，體積都非常小，適合在手機(jī)、平板電腦等設(shè)備端運(yùn)行。

ReALM研究的主要是，讓AI識(shí)別文本中提到的各種實(shí)體（如人名、地點(diǎn)、組織等）之間的指代關(guān)系的過(guò)程。

論文將實(shí)體分為三種：

屏幕實(shí)體（On-screen Entities）：指的是當(dāng)前顯示在用戶屏幕上的內(nèi)容。

對(duì)話實(shí)體（Conversational Entities）：指的是與對(duì)話相關(guān)的內(nèi)容。例如，用戶說(shuō)“打電話給媽媽”，那么媽媽的聯(lián)系人信息就是對(duì)話實(shí)體。

后臺(tái)實(shí)體（Background Entities）：指的是與用戶當(dāng)下操作或屏幕顯示內(nèi)容可能并不直接相關(guān)的實(shí)體，比如正在播放的音樂(lè)或即將響起的鬧鈴。

論文表示，盡管大型語(yǔ)言模型已經(jīng)證明在多種任務(wù)上具有極強(qiáng)的能力，但在用于解決非對(duì)話實(shí)體（如屏幕實(shí)體、后臺(tái)實(shí)體）的指代問(wèn)題時(shí)，它們的潛力還沒(méi)有得到充分利用。

而ReALM則是一種全新的方法，通過(guò)將其性能與GPT-3.5和GPT-4進(jìn)行了對(duì)比，顯示最小模型的性能與GPT-4相當(dāng)，而更大的模型則顯著超過(guò)了GPT-4。

這項(xiàng)研究有望用來(lái)改進(jìn)蘋果設(shè)備上的Siri助手，幫助Siri更好地理解和處理用戶詢問(wèn)中的上下文。