蘋果公司研究人員發布的OpenELM（代表「開源高效語言模型」）。這八個OpenELM模型有
兩種類型：四種為「準訓練」模型（基本上是模型的原始、下一個Token版本），四種為
指令調整模型（針對指令追蹤進行了微調，這對於開發AI助裡和聊天機器人）。蘋果甚至
在Hugging Face模型頁面上表示，OpenELM在電子郵件編寫等文字相關任務上執行得非常
有效率。這些模型是開源的，可供開發人員使用。

眾所皆知，LLM愈大，可用的數據就愈多，這些數據集最初是在雲端中建置並作為線上服
務進行存取。隨著企業一直在推動創建具有足夠小的數據足跡，以讓其行動裝置上可運行
的LLM，因為這對於PC和智慧型手機非常重要。

可是如果要達到在裝置上AI的水準，這需要新的軟體技術，但也對硬體有相對的要求，以
實現更有效率的處理。高通、三星和聯發科等專注於Android的晶片組製造商提供針對生
成式AI進行最佳化的系統單晶片封裝。預計蘋果會對下一代Axx晶片採取同樣的做法，以
允許更多的AI程式在2024年的iPhone 16系列上而不是在雲端進行。

此前，康乃爾大學與蘋果研發團隊合作發布了另一篇LLM研究論文。本文描述了Ferret-UI
（是一種LLM），有助於理解裝置的使用者介面以及螢幕上發生的情況，並提供大量互動
。例如：為視力受損的人，提供使用語音導航，或者描述顯示器上顯示的內容。

蘋果之所以急於2024年iPhone 16推出時，將生成式AI放入其中。主要關鍵在於2023年10
月谷歌推出了第一款內建AI的智慧型手機Pixel 8和Pixel 8 Pro，標誌著廠商急於在行動
裝置中使用和推廣生成式AI的好處，並期望能夠在幾年之內，就將AI智慧型手機帶入主流
，並興起一股換機潮。從那時起，蘋果就一直處於不利地位，加上2024年第一季iPhone銷
售不佳，這更讓蘋果處於劣勢。

儘管蘋果正在與谷歌討論授權Gemini之事宜，又期望在眾多基於Android 的AI裝置中脫穎
而出，其必須尋求多管道獲得執行其生成式AI的計畫，如此才不會在iPhone 16推出之後
，面臨更為難以克服的成長困境。

蘋果推出新AI模型，iPhone 16將是首款全面支援AI的產品。此舉彰顯蘋果致力於AI計畫
，未來iPhone 16和iPhone 16 Pro的AI應用令人期待。蘋果的OpenELM模型開源，對於文
字相關任務表現出色。此外，蘋果將在晶片設計上優化以支援生成式AI，意味著用戶資料
可在裝置上處理，提升隱私保護。蘋果必須在AI技術和市場競爭中取得優勢，才能應對來
自Android裝置的挑戰。