Estos días hemos comentado como Apple llega tarde a la carrera de la Inteligencia Artificial, donde sus dispositivos no verán las funciones de Apple Intelligence hasta octubre, sin contar con que en Europa no se lanzará durante el 2024. Pero detrás de todo esto hay un trabajo en el que la compañía ha tenido que entrenar su propio lenguaje, un lenguaje que a diferencia de la mayoría ha sido entrenado con procesadores Google Tensor en lugar de con aceleradores de NVIDIA H100 como hace prácticamente todo el mundo.
La propia Apple ha publicado un documento donde explica como ha entrenado su inteligencia artificial, que será dividida en dos, la que se ejecuta on-line y llamada AFM-Server (Apple Foundation Model), y AFM-on-device que se ejecutará en los dispositivos de forma local. La primera, con 6400 millones de parámetros ha empleado 8.192 chips TPUv4 de Google dispuestos en formato 8x1024, mientras que para AFM ejecutada en los dispositivos, con 3000 millones de parámetros, se emplearon 2048 chips TPUv5p.
Los modelos han tomado como datos varias fuentes, incluido el Applebot y varios conjuntos de datos de alta calidad con licencia. También se ha añadido código buscado y seleccionado expresamente para la IA, matemáticas y un conjunto de datos de origen público que permitirán mejorar las capacidades de esta IA de Apple. Esto ha dado lugar a, según el propio fabricante, obtener unos resultados sobresalientes en algunas áreas como el uso de herramientas y la escritura o el seguimiento de instrucciones, algo que resultará muy útil en los dispositivos compatibles con Apple Intelligence.
Según los rumores, se espera que esta tecnología debute con la versión 18.1 de su sistema operativo para iPhone y iPad, una versión que no verá la luz con el lanzamiento de los iPhone 16 y que seguramente se retrase un mes más dejando este gran estreno para el mes de octubre.
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