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Algumas semanas atrás, a Apple lançou novas versões de seus modelos de inteligência artificial, explicando como eles foram treinados, otimizados e avaliados.
Os detalhes estão no documento Apple Intelligence Foundation Models – Relatório de tecnologia 2025que descreve vários aspectos técnicos de novos modelos de IA, como arquitetura, fontes de dados, pré e pós-treinamento, desenvolvimento de ferramentas, otimizações e benchmarks, explica o artigo publicado no site 9to5mac.
3 bilhões de parâmetros divididos em dois blocos
O modelo disponível para desenvolvedores é de cerca de 3 bilhões de parâmetros divididos em dois blocos. “O bloco 1 contém 62,5% das camadas totais do transformador, enquanto o bloco 2 contém os 37,5% restantes, mas as projeções de chave e valor foram removidas”, explica o documento.
Isso significa, de acordo com o 9to5macO fato de o modelo requer menos memória de cache, bem como o tempo para gerar a resposta também foi reduzido. Portanto, a Apple afirma que o desempenho geral do modelo e a qualidade das respostas foram otimizados.
Modelo de inteligência artificial em nuvem tem uma arquitetura diferente
Na nuvem, a Apple adotou uma arquitetura chamada Expperts de mistura de faixa paralela (Pt-moe). Nele, sub -redes especializadas são ativadas apenas quando o tema da solicitação exige. Por exemplo, se o assunto for música, apenas as redes vinculadas a esse tópico entram em ação. Isso torna as respostas mais rápidas e precisas.
O segredo está no novo “Transformador de trilhas paralelos”, que processa solicitações em trilhas independentes e sincronizadas, evitando gargalos e melhorando a eficiência. Como cada solicitação é processada de forma independente e paralela, o resultado é um modelo de inteligência artificial mais ágil, escalável e econômico em recursos que mantêm um alto nível de inteligência.
O suporte a outros idiomas também aumentou
Uma das dificuldades enfrentadas pela Apple a implementar seus modelos de inteligência artificial é o suporte limitado a outros idiomas. Mas pelo menos a empresa está tentando mudar este jogo e agora suporta outros idiomas além do inglês.
No documento divulgado, a empresa afirma ter aumentado a quantidade de dados em outros idiomas de 8% para 30%, incluindo textos reais e gerados artificialmente. Além disso, o número de tokens (número, símbolos e trechos de textos) usado para a IA aprender de 100.000 a 150.000.
Como resultado, o modelo de inteligência artificial da Apple pode entender mais palavras, abreviações, gírias e combinações de letras e símbolos, tornando as respostas mais precisas e próximas da maneira como escrevem ou falam.
Essas mudanças, de acordo com a Apple, melhoraram o desempenho do modelo em outros idiomas. Nos testes realizados, as respostas tornaram -se mais confiáveis e pareciam mais naturais, levando em consideração o contexto local.
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Mas de onde a Apple obteve seus dados? De acordo com o 9to5macEles foram obtidos da seguinte forma:
- Dados públicos disponíveis na web;
- Dados licenciados pelo editor;
- Dados sintéticos gerados por modelos menores e personalizados;
- Coleta de dados visuais, incluindo OCR e notas manuscritas.
Se a Apple parecia ter embarcado no final do trem de inteligência artificial, o relatório apresentado pela empresa mostra o investimento em melhorias significativas para tornar seus modelos mais confiáveis.