理解苹果的端侧与服务器基础模型发布
沉默的声音
无NVIDIA/CUDA依赖。苹果特别强调其不依赖NVIDIA硬件或CUDA API：训练使用基于TPU和Apple Silicon的AXLearn，服务器模型推理运行于Apple Silicon，端侧API为CoreML和Metal。这一策略源于商业自主性需求，避免GPU供应短缺，同时通过自研软硬件栈提升ML开发体验。但潜在风险包括框架学习成本及可能重蹈安全漏洞覆辙（如LeftoverLocals）。
模型概览
苹果发布了至少五类模型：
- ~30亿参数端侧语言模型：用于摘要和写作工具，类似微软Phi-3-mini和谷歌Gemini Nano-2，持续更新。
- 大型服务器语言模型（推测130B-180B MoE架构）：处理复杂任务，对标GPT-3.5，运行于私有云Apple Silicon服务器。
- 端侧代码模型：集成于XCode，专为Swift代码补优（Fill-in-Middle）优化，参数规模约2B-7B。
- 服务器代码模型（Swift Assist）：70B+参数，专注于Swift代码生成与理解，深度集成XCode上下文。
- 扩散模型：支持Genmoji和Image Playground，通过适配器控制图像风格。
适配器：LoRAs与DoRAs大规模应用
端侧模型配备多组适配器（LoRAs/DoRAs），通过微调权重专精特定任务。适配器体积小（数十MB），可动态加载堆叠（如“邮件回复+友好语气”）。苹果采用全线性层修改（类似HF transformers的target_modules="all-linear"），秩（rank）为16时平衡效果与体积，并预热缓存提升响应速度。
向量数据库？
Siri语义搜索功能暗示本地向量数据库的存在，支持多模态数据（文本、图像、视频）索引，并结合排序模型优化结果。
技术细节深入
训练与数据
- 并行训练技术：数据并行（梯度聚合）、张量并行（模型分片）、序列并行（Transformer分块处理）、FSDP（跨GPU/CPU分片降低内存）。
- 数据来源：AppleBot网络爬虫（需过滤垃圾及PII）、授权数据（未公开合作伙伴）、合成数据（可能借助OpenAI GPT-4生成，但存在遗忘问题）。
优化策略
- 基础优化：GQA（分组查询注意力）、共享词嵌入层（节省内存），端侧模型词表49K，服务器模型100K（含技术标记）。
- 量化与调色板化：
- 权重压缩至3.5比特/权重（BPW），宣称精度无损（实际存在量化误差）。
- 调色板化（Palettization）类比图像颜色索引，压缩率达5-6倍（相对16位模型），应用于权重；激活值量化减少推理内存占用。
- 算法采用GPTQ和QAT。
- 推理加速：
- KV缓存避免重复计算，iPhone 15首token延迟0.6ms/ token，生成速度30 token/秒（未含推测解码）。
- 对比开源：M3 Max Macbook Pro运行Q4_K量化Phi-3-mini达75 token/秒，苹果在弱硬件实现40%延迟降低具显著优势。
- 令牌推测（Token Speculation）可提速2-3倍，实际速度或达60 token/秒。
基准测试与营销
苹果评测包含合理与误导性对比：
- 正面：人类偏好评估体现实用价值。
- 问题：
- 端侧模型+适配器对比Phi-3-mini基模型（未公平对比适配后效果）。
- 有害输出评估中，Mistral 7B因无审核机制得分偏低（其他模型如Phi-3-mini/Gemma具安全流程）。
- macOS Sequoia性能提升宣传实为量化模型对比全权重模型（非系统版本差异）。
端侧处理与垂直整合的承诺
苹果强调端侧AI主导与云数据隐私，通过软硬件垂直整合提升用户体验，坚持“用户即客户”原则。技术披露虽不完整，但已体现其ML生态的战略深度。
本文基于对苹果技术文档与演示的解析，结合开源方案对比，为ML开发者提供技术参考。