「Apple Intelligence」: Tập trung vào mô hình nhỏ
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
「Apple Intelligence」: Tập trung vào mô hình nhỏ
Apple quan tâm hơn cả là làm thế nào để tích hợp AI một cách liền mạch vào hệ điều hành, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Thường Gia Dã
Nguồn: Wall Street Insight
Trong hội nghị WWDC rạng sáng thứ Ba, Apple đã thay thế cụm từ Artificial Intelligence (trí tuệ nhân tạo) bằng thuật ngữ Apple Intelligence để chỉ công nghệ AI, cho thấy rõ ý định tái định nghĩa lại AI. Việc hợp tác với OpenAI – chủ đề từng gây tranh cãi và thu hút nhiều sự chú ý nhất – thực tế cũng chỉ đơn thuần là cung cấp một cổng kết nối ChatGPT, mà người dùng có thể chọn dùng hoặc không.
Ở một mức độ nào đó, Apple quả thật có thể được xem là đang tái định nghĩa AI – khác biệt so với các gã khổng lồ công nghệ khác trong ngành luôn theo đuổi "càng lớn càng tốt", lấy số lượng tham số mô hình làm tiêu chí đánh giá, Apple lại tập trung vào việc tích hợp AI một cách liền mạch vào hệ điều hành nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
Mô hình nhỏ chuyên biệt, đảm bảo trải nghiệm người dùng
Theo thông tin Apple tiết lộ tại hội nghị WWDC, chìa khóa của "Apple Intelligence" nằm ở hàng loạt mô hình nhỏ được thiết kế riêng biệt cho những nhu cầu cụ thể trong hệ điều hành.
Theo ông Craig Federighi, Phó Chủ tịch Cao cấp phụ trách phần mềm của Apple, tại WWDC, nhiều mô hình AI của Apple có thể chạy hoàn toàn trên các thiết bị được trang bị chip A17+ hoặc dòng chip M, nhờ đó loại bỏ rủi ro phải gửi dữ liệu cá nhân lên máy chủ từ xa.
Các mô hình này được huấn luyện trên bộ dữ liệu tùy chỉnh, số lượng tham số không cao, mức độ thông minh có giới hạn, và không toàn năng như các mô hình lớn như GPT hay Claude. Ví dụ, với các chức năng tích hợp sẵn trong hệ thống như tóm tắt văn bản, viết lại văn bản..., Apple dự kiến kết quả tạo ra sẽ khá đơn giản.
Đây thực chất là kết quả của việc cân nhắc kỹ lưỡng về tốc độ vận hành và yêu cầu năng lực tính toán. Phần lớn các mô hình tự phát triển của Apple có thể chạy trực tiếp trên điện thoại mà không cần đến máy chủ đám mây, nhờ đó tốc độ phản hồi rất nhanh.
Dù số lượng tham số nhỏ, nhưng điểm mạnh của Apple Intelligence nằm ở số lượng mô hình phong phú. Vì Apple đã huấn luyện trước rất nhiều mô hình cho các nhiệm vụ khác nhau, nên phạm vi nhu cầu người dùng mà Apple Intelligence có thể đáp ứng là rất rộng, từ xử lý ảnh, văn bản đến các thao tác phức tạp xuyên ứng dụng.
Bảo mật vẫn là ưu tiên hàng đầu
Tuy nhiên, đối với những yêu cầu phức tạp hơn từ người dùng, Apple có thể sử dụng các mô hình bên thứ ba như ChatGPT của OpenAI hay Gemini của Google. Trong trường hợp này, hệ thống sẽ hiển thị lời nhắc để hỏi người dùng có đồng ý chia sẻ thông tin liên quan ra ngoài hay không (nếu không có lời nhắc này, tức là yêu cầu đang được xử lý bằng mô hình nội bộ của Apple).
Cơ chế này giúp giảm bớt lo ngại về quyền riêng tư của người dùng, phù hợp với chiến lược lâu nay của Apple luôn đặt bảo mật lên hàng đầu.
Như bài viết trước đây của Wall Street Insight đã đề cập, nếu cần sử dụng các mô hình lớn mạnh hơn phụ thuộc vào đám mây, Apple sẽ xử lý qua các máy chủ chuyên biệt được vận hành bởi chip tự phát triển. Ông Federighi nhấn mạnh rằng các máy chủ này đều được tích hợp công cụ bảo mật viết bằng ngôn ngữ Swift, và "Apple AI chỉ gửi những dữ liệu liên quan cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ" đến máy chủ, chứ không cho phép truy cập toàn bộ thông tin ngữ cảnh từ thiết bị.
Hơn nữa, Apple khẳng định dữ liệu này sẽ không được lưu lại để phục vụ truy cập sau này hoặc dùng để huấn luyện thêm các mô hình dựa trên máy chủ của Apple.
Apple chưa xác định rõ thao tác nào cụ thể cần xử lý trên đám mây vì tình huống này có thể thay đổi theo thời gian. Một số tác vụ hiện tại cần điện toán đám mây, nhưng trong tương lai có thể sẽ được thực hiện ngay trên thiết bị. Tính toán cục bộ không phải lúc nào cũng là lựa chọn ưu tiên hàng đầu, vì tốc độ chỉ là một trong nhiều yếu tố mà hệ thống Apple Intelligence cân nhắc khi quyết định có gọi đến điện toán đám mây hay không.
Tuy nhiên, một số yêu cầu nhất định sẽ luôn được xử lý ngay trên thiết bị. Tiêu biểu nhất là công cụ tạo ảnh bằng AI tại thiết bị mang tên Image Playground, nơi lưu trữ toàn bộ mô hình lan tỏa (diffusion model) ở chế độ cục bộ, có khả năng tạo ra ba phong cách hình ảnh khác nhau.
Ngay cả trong giai đoạn thử nghiệm sơ khai hiện nay, tốc độ tạo ảnh của Image Playground cũng rất ấn tượng, thường chỉ mất vài giây. Tất nhiên, chất lượng hình ảnh vẫn chưa thể so sánh với các mô hình lớn hơn.
[Miễn trừ trách nhiệm] Thị trường tiềm ẩn rủi ro, đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không cấu thành lời khuyên đầu tư. Người đọc cần cân nhắc xem bất kỳ quan điểm, ý kiến hay kết luận nào trong bài có phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của mình hay không. Mọi quyết định đầu tư đều do người dùng tự chịu trách nhiệm.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
