揭秘iPhone里的Transformer：基于GPT-2架構，分詞器含emoji，MIT校友出品
約3400萬參數(shù)
魚羊 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
蘋果Transformer的“秘密”，讓發(fā)燒友給扒出來了。
大模型浪潮下，即使保守如蘋果，也每逢發(fā)布會必提“Transformer”。
比如，在今年的WWDC上，蘋果就已宣布，船新版本的iOS和macOS將內(nèi)置Transformer語言模型，以提供帶文本預測功能的輸入法。
蘋果官方?jīng)]有透露更多信息，但技術愛好者們可坐不住了。
一位名叫Jack Cook的小哥，就把macOS Sonoma beta翻了個底朝天，結果，還真挖出不少新鮮信息：
- 模型架構上，Cook小哥認為蘋果的語言模型更像是基于GPT-2打造的。
- 在分詞器（tokenizer）方面，表情符號在其中十分突出。
更多細節(jié)，一起來看。
基于GPT-2架構
先來回顧一下蘋果基于Transformer的語言模型能在iPhone、MacBook等設備上實現(xiàn)怎樣的功能。
主要體現(xiàn)在輸入法方面。語言模型加持下的蘋果自帶輸入法，可以實現(xiàn)單詞預測和糾錯的功能。
Jack Cook小哥具體測試了一下，發(fā)現(xiàn)這個功能主要實現(xiàn)的是針對單個單詞的預測。
△圖源：Jack Cook博客文章
模型有時也會預測即將出現(xiàn)的多個單詞，但這僅限于句子語義十分明顯的情況，比較類似于Gmail里的自動完成功能。
△圖源：Jack Cook博客文章
那么這個模型具體被裝在了哪里？一通深入挖掘之后，Cook小哥確定：
我在
/System/Library/LinguisticData/RequiredAssets_en.bundle/AssetData/en.lm/unilm.bundle 中找到了預測文本模型。
原因是：
- unilm.bundle中的許多文件在macOS Ventura（13.5）里并不存在，僅出現(xiàn)在了新版本macOS Sonoma beta（14.0）里。
- unilm.bundle中存在一個sp.dat文件，這在Ventura和Sonoma beta里都能找到，但Sonoma beta的版本中更新了明顯像是分詞器的一組token。
- sp.dat中token的數(shù)量跟unilm.bundle中的兩個文件——unilm_joint_cpu.espresso.shape和unilm_joint_ane.espresso.shape能匹配得上。這兩個文件描述了Espresso/CoreML模型中各層的形狀。
進而，小哥根據(jù)unilm_joint_cpu中描述的網(wǎng)絡結構，推測蘋果模型是基于GPT-2架構打造的：
主要包含token embeddings、位置編碼、解碼器塊和輸出層，每個解碼器塊中都有類似gpt2_transformer_layer_3d這樣的字眼。
△圖源：Jack Cook博客文章
根據(jù)每層大小，小哥還推測，蘋果模型約有3400萬參數(shù)，隱藏層大小是512。也就是說，它比GPT-2最小的版本還要小。
小哥認為，這主要是因為蘋果想要一種不太耗電，但同時能夠快速、頻繁運行的模型。
而蘋果官方在WWDC上的說法是，“每點擊一個鍵，iPhone就會運行模型一次”。
不過，這也就意味著，這個文本預測模型并不能很好地完整續(xù)寫句子或段落。
△圖源：Jack Cook博客文章
模型架構之外，Cook小哥還挖出了分詞器（tokenizer）的相關信息。
他在unilm.bundle/sp.dat里發(fā)現(xiàn)了一組數(shù)量為15000的token，值得關注的是，其中包含100個emoji。
Cook揭秘庫克
盡管此Cook非彼庫克，小哥的博客文章一發(fā)出，還是吸引了不少關注。
基于他的發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)友們熱烈地討論起蘋果在用戶體驗和前沿技術應用之間的平衡大法。
回到Jack Cook本人，他本科和碩士畢業(yè)于MIT的計算機專業(yè)，目前還在攻讀牛津大學的互聯(lián)網(wǎng)社會科學碩士學位。
此前，他曾在英偉達實習，專注于BERT等語言模型的研究。他還是《紐約時報》的自然語言處理高級研發(fā)工程師。
那么，他的這一番揭秘是否也引發(fā)了你的一些思考？歡迎在評論區(qū)分享觀點~
原文鏈接：
https://jackcook.com/2023/09/08/predictive-text.html
— 完 —
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