蘋果AI模型架構 詭異台指期 20240703，這篇來談蘋果的AI佈局，由手機端的小模型，蘋果雲端的大模型，以及Open A I架構出來更大的雲模型，這樣大中小的架構，在蘋果落實之後，應該也會成為業界標的，我們來看一下不同的模型，有哪些不同的應用。
蘋果AI模型架構 影片
嗨 我是亞瑟我有三高
今天的日期是2024年7月3號
今天要來講的事情是
蘋果設備的AI模型
以及今天的台指期的詭異狀況
蘋果AI模型架構 詭異台指期
- 20240703 詭異台指期
- 終端本地模型
- 蘋果雲端模型
- OpenAI支援
這一個企劃其實是原本放在昨天的
但是昨天我盤後突然間發現
外資在台灣在做除權息的時候
他做了一個放空台指
買入高股息的一個套利手法
所以特別的把它拿出來講
可是那個點擊率超級差
但是沒關係
這個頻道是為了和你說話
是為了對未來做準備
是為了紀錄我們現在所有努力的一切
所以我們繼續吧
詭異台指期20240703
- 原本預測開高走低
- 結果震盪緩漲收盤
- 台指期的除息大月
- 期貨應逆價差170點
- 一路正價差到夜盤
今天台指期非常詭異
原本昨天晚上在美國的夜盤
是走得不錯的狀況
所以原本期待今天應該是開高走低
韓國也是這樣做
結果沒想到卻是震盪緩漲收盤
但是沒關係
我最近採取的策略就是
所謂台指期乞丐策略
就是說漲的時候我就緩緩的追漲
跌的時候我就緩緩的追跌
祈求市場大爺給我這個乞丐一點收入
可是今天其實我做的非常的可怕
是因為今天的台指期的點位數有問題
現在7月份是台指期的除息大月
所以照理而言
期貨應該會比指數低170點
也就是說藍色這條線
其實應該比紅色這條線要低100多點的
可是很奇怪的事情是
今天不但沒有低
而且還一路正價差到夜盤開盤
還是正價差
為什麼除夕的大月
台指期的點數需要比台灣指數低一點呢
那就看昨天的東西啦
昨天有講今天就不講了
已有的基本功能
- 設備本身處理數據
- NPU神經引擎
- Face ID
- 拍照與錄影人像模式
- Siri基本語音識別
接下來我們回到這次的主題
那就是我們來談蘋果設備
尤其是手機跟電腦
其中AI的一個模型的應用
首先我們第一步當然是要看本地的模型
在本地端的
在我們手機在電腦這邊這一端的模型
蘋果設備的AI模型
其實是有很多的功能的
但是它在很早以前
就有一些非常簡易的AI功能
那這些功能在當時
或者說是以廣義來說
它們也算是AI的功能
蘋果很早以前就在手機的CPU裡面
內建了NPU的一個運算模式
其實很慢很慢
它還可以運作一些基本的AI功能
例如說蘋果一直都有非常好用的Face ID
可以用Face ID來解鎖
而且Face ID在戴了眼鏡戴了口罩的時候
一樣可以用
這就是仰賴於AI的技術
另外在拍照跟錄影的時候會有人像模式
這個也是AI技術
更令人跌破眼鏡的是
目前非常笨的Siri其實也是AI喔
在設備沒有連網的情況之下
其實Siri可以聽得懂一些簡單的指令
例如說Hey Siri
例如說大聲一點小聲一點
接電話掛斷要不要
這一類簡單的指令
這是原本就內建在蘋果手機裡面的小小小小的模型
當然這些AI功能在現在來看
其實不是AI功能
我們現在只是此刻講的AI
跟語言模型是有關係的
所以AI定義每個時候都不一樣
也許再過十年
現在的語言模型的AI
在我們看起來也只是一個最基本的電子功能而已
新增的本地模型
- OpenELM
- 即時語音辨識
- 語音輸入轉文字
- 理解本地照片和影片
- 媒體自然語言搜索
接下來我們來談
蘋果準備要新增的本地語言模型
是真正我們現在認為
具有一點智慧稱為AI模型的本地模型
最近蘋果在展示中推出了一個模型叫做OpenELM
這是一個具備彈性的語言模型
它有各種不同的大小
很小的呢它可以整合到很簡單的機器上
那也有很大的模型是放在雲端伺服器那邊
對手機來講
其實它就是一個比較進階的Siri的語言模型
它比Siri再聰明很多
它可以自然的理解跟回應用戶的指令、命令
跟一些基本的對話
甚至我們跟手機講話的時候
它可以透過上下文的理解
透過我們之前下過的命令
而去知道說你喜歡什麼你想要做什麼
另外一個重要的功能是即時語音識別
同樣的也是源自於剛剛那個OpenELM模型
這個模型可以了解我們的語音
可以去把語音變成文字
所以它就可以有語音即時識別的能力
這個能力當然是可以把語音變文字
而且還支援多種語言輸入
包含中文和英文
But現在我看國外的YouTuber的一些測試
可以發現它在英文的能力上面是不錯的
但是在中文上面暫時還不行
我對於它的未來並不害怕
其實我們所有人類所使用的語言模組都是同一套而已
各種英文、中文、日文、韓文
這只是語文模組的皮而已
這部分如果以後有機會我們要來講
總而言之就是蘋果假以時日
勢必會把中文的能力補上的
回到正題
語音轉文字的功能當然是提高很多的效率
也可以把我們即時
或是我們命令手機會變得更厲害
其實你們現在看到這些內容的大綱
也是我和ChetGPT用零碎的時間和他聊天聊出來的
當然蘋果設備是還有更厲害的地方
那就是有了這個語言系統之後
它就有了智慧
再拓展一點它就擁有了分辨世界的能力
這意味著蘋果的設備
甚至還可以去理解你在手機或電腦裡面的照片
或是影片裡面的內容
每當你拍完照錄完影之後
它就會稍微做一點紀錄
那麼之後你就可以用口語的方式去命令它
去幫你搜尋一些東西
例如說你可以說
我想找出上次跟誰跟誰去哪邊哪邊玩的照片
或是我想把所有
我家的寵物在洗澡的照片給調出來
這個功能對蘋果而言將會非常非常的厲害
因為這會讓我們更多人綁在蘋果的設備裡面而離不開
因為這個時候使用者會更依賴已經訓練好的
多媒體語音智慧資料庫
這真是很厲害的一招啊
蘋果雲端模型
- 遠程伺服器處理數據
- iCloud資料分析
- 深入解析照片與影片
- 音樂、書籍
- 筆記與電子郵件
接下來講到蘋果的雲端模型
其實蘋果的雲端模型也是
根基於一開始的語言模型繼續擴展的
但是它是屬於比較大的
用更多的資料去做訓練的
既然是雲端模型就是放在蘋果那邊的資料庫
所以它可以對更大的資料做比對
例如說像是我們的 iCloud
可能有高達2T各種資料在裡面
蘋果可以用它的伺服器來幫我們做分析
來幫我們做解析來幫你找東西
但是我們的手機或是我們電腦
勢必就沒有這麼大的能耐
一千張照片我們可以在手機裡面做搜尋做比對
但是如果你有一萬張十萬張照片
各種影片的時候
這個時候可能就要靠 iCloud 在伺服器那邊來幫你做比對
不管是照片影片書籍音樂筆記電子郵件
這些東西在雲端那邊可以有更好的應用更厲害的比對方式
例如說我無法讓我的手機去幫我比對
我的生活和孫子兵法有什麼關係
但是也許在 iCloud 的伺服器那邊
用神經網路的方式比對一下
亞瑟的生活或者是我的日記跟孫子兵法之間有什麼關係
跨領域跨資料庫的多維度分析
更甚至像我平常在做影片的時候
我也可以請蘋果的 AI 直接搜尋我 iCloud 裡面的
各種以前拍過的我自己的素材
幫我整合到我的影片裡面成為它的一個內容
這都是未來會有的應用
這些應用和個人資料綁得越深
我們就越離不開蘋果
這是一個非常厲害的一個策略
OpenAI支援
- ChatGPT整合到Siri
- 語境理解和任務處理
- 高階內容生成
- 文件和圖像解析
- 控管外聯的隱私內容
再來講到 OpenAI 的支援
各位要知道其實開發大型的模型是非常可怕的
要花非常非常非常多的錢
要用非常非常多的機器設備
這些語言模型這些大型的實驗性的模型
它本身不一定能夠真的獲利的
所以蘋果是一間商業公司
它當然要想辦法把一些不能獲利
可是大家卻又很想要的東西外包出去
例如說蘋果就和 OpenAI 合作
把 ChatGPT 整合到 Siri 裡面
當 Siri 無法回答一些問題
當 Siri 需要連外的時候
它就會去和 ChatGPT 做處理
這些東西丟出去之前
Siri 會做個把關
問你你的隱私要出去囉
你是不是同意做這件事情
ChatGPT 因為有更高的感知能力跟更高的智慧
去讀一本書、寫個文章、分析一張圖、創作一首歌
做一個作品或是擷取最新的資訊、最新的新聞
甚至可以把這些東西全部整合在一起做一件事
這個絕對是需要很大很大的模型
很厲害的伺服器才能跨領域幫我們做得到
手機當然做不到啦
所以我們就命令 Siri 叫 ChatGPT 去做
當然啦
在這邊蘋果也強調去做一個
隱私權的保護跟責任的規避
第一個保護程度是你的手機
手機裡的東西絕對不外傳
外傳絕對要同意
這個是你最基本的隱私
再來是傳到蘋果那邊的檔案
傳到蘋果那邊的內容
它會繼續的幫你做保護
它也不外流
這是它的能耐這是它的責任
但是今天想要使用第三方的內容的時候
那麼你就要同意第三方的內容
有限度的去擷取你某一些隱私的部分
授權了之後你才可以做進行
蘋果AI模型架構
- 蘋果生態統一完整
- 用戶資料就是資產
- 進年硬體內建AI算力
- 隱私保護成主軸
- 高成本模型外包
接下來到總結的時候了
其實蘋果的 AI 說實話
它本身佈局是很棒的
而且它佈了很久很久的局了
在一個月前
市場上還以為蘋果是跑得比較慢的
那時候我就說了
蘋果在很多年以前就已經佈局好
NPU 在各位的手機跟電腦裡面了
蘋果的生態很完整
本體更新之後
就可以讓所有的生態系
都擁有部分的 AI 功能
而且對蘋果而言
用戶的資料就是資產
你手機裡的那些
你不想要被別人看到的東西
你放在 iCloud 裡面那些
你珍貴的回憶都是資產
而這些資產也使得你不得不去
使用蘋果的 AI 功能
來幫你做運算
來幫你做隱私的保護
而蘋果更聰明的事情是
它把高成本的模型
跟不一定會賺錢的東西
丟給了外面去做處理
這使得蘋果在這個時候
不用參與 AI 伺服器來搶購
它不用花幾百億
去搞一些未來不知道怎麼賺錢的東西
讓微軟的 OpenAI
或者是讓 Google 的 Gemini
讓這些巨頭們去競爭
讓他們去廝殺
讓他們把他們的成果
分享出來之後
再交給蘋果的用戶使用
所以這也使得蘋果
在 AI 競爭中變得更有競爭力
雖然未來爆發的點
最賺錢的那個企業
也許不是蘋果
但是現在蘋果走到正確的路上
我們當然也要好好的去研究
蘋果相關 AI 的佈局
因為蘋果做了什麼事
什麼事就是產業的標準喔
好今天到這邊下次見拜!
