解决模型升级带来的困扰
AI实验室在更新其底层大型语言模型时,常常会引发意外行为,包括彻底改变其响应查询的方式。苹果(Apple)研究人员开发了新方法,以改善用户在面对熟悉的AI模型升级时的体验。
在一篇研究论文中,苹果的研究人员指出,用户在与LLM互动时会发展出自己的系统,包括特定的提示风格和技术。切换到新模型可能会是一个耗时且令人疲惫的过程,从而降低用户的使用体验。尤其是对于使用iOS的主流用户来说,这种改变可能是不可接受的。
创建一致性指标
为了解决这个问题,苹果团队研究了创建指标以比较不同模型版本之间的回归和不一致性的方法,并开发了一种训练策略,以最大限度地减少这些不一致性的发生。尽管尚不清楚这项技术是否会成为未来iOS Apple Intelligence的一部分,但苹果显然在为更新底层模型后的情况做准备,以确保Siri在未来对相同查询做出一致的响应。
实现AI向后兼容
研究人员表示,