Apple, 2024 Dünya Geliştiriciler Konferansı’nda (WWDC 2024), “Apple Intelligence” adlı kişisel zeka sistemini tanıtarak yapay zeka (AI) alanında büyük bir adım attı. iOS 18, iPadOS 18 ve macOS Sequoia’ya entegre edilen bu sistem, kullanıcılara günlük görevlerinde daha fazla verimlilik ve etkinlik sağlamayı amaçlıyor. Apple Intelligence, cihaz içi ve sunucu tabanlı iki güçlü dil modeli içeriyor. Peki bu yapay zekanın ardında neler var? Apple Intelligence nasıl çalışıyor?

Yapay zeka devrimi! Apple Intelligence duyuruldu!

Apple, yapay zeka (AI) teknolojilerini hem cihaz içi hem de bulut tabanlı olarak geliştirerek kullanıcılara üstün bir deneyim sunuyor. WWDC 2024'te merakla beklenen Apple Intelligence yapay zeka geliştirmeleri duyuruldu.

Apple Intelligence ve temel modeller

Apple Intelligence’ın iki ana bileşeni bulunuyor. Cihaz içi dil modeli ve sunucu tabanlı dil modeli. Cihaz içi model, yaklaşık 3 milyar parametreye sahipken, sunucu tabanlı model Apple’ın bulut altyapısında çalışıyor. Bu modeller, metin yazma, bildirimleri önceliklendirme, sohbetlerde eğlenceli görüntüler oluşturma ve uygulama içi eylemleri basitleştirme gibi görevleri üstleniyor.

Sorumlu AI Geliştirme

Apple, AI geliştirme süreçlerinde dört ana sorumluluk ilkesine bağlı kalıyor:

1. Kullanıcıları Güçlendirme: AI araçları, kullanıcıların yaşamlarını kolaylaştırmak için tasarlanıyor.
2. Kullanıcıları Temsil Etme: AI modelleri, kullanıcıların ihtiyaçlarını ve tercihlerini dikkate alarak çalışıyor.
3. Dikkatli Tasarım: AI araçları, dikkatli ve etik bir şekilde tasarlanıyor.
4. Gizliliği Koruma: Kullanıcı verileri, AI geliştirme sürecinde korunuyor ve kullanılmıyor.

Model Eğitimi ve Optimizasyonu

Apple’ın temel modelleri, yüksek verimlilik ve ölçeklenebilirlik sağlamak için AXLearn çerçevesi üzerinde eğitiliyor. Eğitimde lisanslı veriler ve AppleBot tarafından toplanan kamuya açık veriler kullanılıyor. Kullanıcıların özel verileri model eğitiminde kullanılmıyor. Eğitimin ardından, modelin doğruluğunu artırmak için insan tarafından anotasyon yapılmış ve sentetik veriler kullanılıyor.

• Optimizasyon Teknikleri: Her iki model de performans açısından optimize edilmiştir. Cihaz içi model, bellek ve güç gereksinimlerini karşılamak için düşük bit paletleme kullanır. iPhone 15 Pro’da, ilk token gecikmesi yaklaşık 0.6 milisaniye ve 30 token/sn üretim hızı elde edilir.

Model Uyarlama

Apple’ın temel modelleri, kullanıcıların günlük aktivitelerine göre ince ayarlanabilir. Adapterlar, önceden eğitilmiş modelin çeşitli katmanlarına entegre edilerek belirli görevler için ince ayar yapılmasını sağlar. Adapter katmanlarının parametreleri 16 bit ile temsil edilir ve yaklaşık 10 megabayt gerektirir. Bu adapter modelleri dinamik olarak yüklenebilir ve değiştirilebilir, böylece temel modelin göreve anında uyum sağlaması sağlanır.

Performans ve Değerlendirme

Apple’ın modelleri, insan değerlendiriciler tarafından tercih edilmiştir ve hem cihaz içi hem de sunucu tabanlı modeller genel yetenekler açısından kapsamlı bir şekilde değerlendirilmiştir. Bu değerlendirmelerde Apple’ın modelleri, açık kaynaklı ve ticari rakip modellerle karşılaştırıldığında üstün performans göstermiştir.

Gelecek Perspektifleri

Apple, AI modellerinin performansını sürekli olarak geliştirmeyi ve optimize etmeyi hedefliyor. Bu süreçte kullanıcı geri bildirimlerine büyük önem veriliyor ve modellerin yetenekleri artırılmaya devam ediliyor. Apple’ın temel modelleri ve adapterları, yapay zekanın günlük yaşamda daha etkili ve kullanışlı olmasını sağlıyor.

Apple’ın temel modelleri ve adapterları, Apple Intelligence’ın temelini oluşturur ve iPhone, iPad ve Mac cihazlarına güçlü yetenekler sağlar. Bu modeller, kullanıcıların günlük görevlerini daha verimli ve etkili bir şekilde yerine getirmelerine yardımcı olmak amacıyla geliştirilmiştir. Apple‘ın sorumlu geliştirme ilkeleri ile her aşamada titizlikle tasarlanmış olan bu modeller, yapay zekada yeni bir dönemin kapılarını aralıyor.