Apple、将来の Apple Intelligence モデルのトレーニングに Amazon チップの使用を検討

Apple はアマゾン ウェブ サービスから供給されたチップを使用して検索を処理しており、事前トレーニングにも使用する可能性があります。アップルインテリジェンスAI モデル。

Apple のような大企業が特定のサービスの提供に関して外部サービスプロバイダーに依存していることは周知の事実です。ただし、Apple はプライバシーやセキュリティのレベルが低いタスクに対してそうすることが予想されていましたが、一部の機械学習機能に対してそうしていることが判明しました。

火曜日の年次AWS Reinventカンファレンスで明らかになったが、AppleはAmazonのカスタム人工知能チップを使用していることを認めた。レポート CNBC。

Appleの機械学習およびAI担当シニアディレクターのBenoit Dupin氏がステージに登場し、AppleによるAmazonのクラウドサービスの利用方法などについて語った。 Apple は 10 年以上にわたって AWS を使用してきました。シリ、アップルマップ、 そしてApple Music。

AmazonのTrainiumとGravitonチップは、消費者の検索クエリを処理するためにAppleでも使用されているとDupin氏は認めた。これまでのところ、チップの使用により検索の効率が 40% 向上したため、Apple にとっては有益でした。

モデルの利点

AWS と Amazon のチップを検索に使用することは Amazon にとって恩恵ですが、Dupin 氏は、今後 Apple にとってさらなるメリットが得られる可能性があると示唆しました。

Benoit氏はステージで講演し、Appleが自社モデルの事前トレーニングに使用できる可能性を考えてAmazonのTrainium2チップを評価していると述べた。これには、新しい要素を追加したり、消費者にすでに提供されているものを改善したりする Apple Intelligence 機能の新しいモデルが含まれる可能性があります。

今のところ、Appleはこのチップを承認しているようだ。 「Trainium2 の評価の初期段階では、事前トレーニングによる効率の最大 50% 向上が初期の数値で期待されています」と Dupin 氏は聴衆に語った。

この大幅な効率の向上は、Amazon のチップを使用する Apple にとって非常に現実的な利益をもたらし、小売業者によれば、このチップは AWS 経由でレンタル可能だという。効率が向上すると、モデルを適切に事前トレーニングすることでコストが削減されたり、同じコストでモデルを使用してより多くのトレーニングを実行したりできる可能性があります。

ユーザーにとってはリスクではありません

Amazonのチップの使用は、Appleのプライバシー重視のアプローチに慣れている一部のユーザーを警戒させるかもしれない。 Apple は通常、独自のチップを使用してオンデバイス処理を実行しますが、これはクラウドベースのタスクにも使用されます。プライベートクラウドコンピューティング。

ただし、Apple による AWS の発表は、実際には Apple の処理慣行にまったく影響を与えません。これはクエリの処理ではなく、モデルのトレーニングに関するものです。

モデルを顧客が使用できるようにデプロイする前に、モデルを事前にトレーニングする必要があります。これはプロセッサを大量に使用し、リソースを消費するタスクであり、モデルが特定の方法で使用され、特定の意図した結果が得られるように設定されます。

このトレーニングは、AI ベースの数値処理タスクに特に優れた複数の GPU を搭載した高性能サーバーを購入するなど、さまざまな方法で実行できます。ただし、これにより、高価になる、ユーザーデータにまったく触れないプロセスの場合、必ずしも社内で実​​行する必要はありません。

この発表が重要になる可能性があるのは、予想外に Google です。

7月には、AIの研究論文Apple が Google が設計したハードウェアを使用して Apple Foundation Model を構築していたことを認めました。 Apple がサーバー時間をレンタルしたのか、Apple のデータセンター内で稼働するハードウェアを Google から購入したのかは不明ですが、最終的には Apple のモデルが Google のハードウェアでトレーニングされたことを意味します。

AppleがAmazonのチップに関心を持っていることで、効率性を追求してサーバーのレンタルやハードウェアの購入という同様の状況が生じる可能性がある。

Apple がモデル自体のトレーニングに何を使用するかは、消費者にとって最終的には重要ではありません。つまり、Apple のハードウェアは、クエリに応答し、Apple Intelligence の存在に必要な実際の処理を実行するために依然として使用されているということです。