Apple’ın araştırma ekibi şu anda ReALM (Reference Resolution As Language Model -Dil Modeli Olarak Referans Çözünürlüğü ) adlı yenilikçi bir yapay zeka (AI) modeli geliştiriyor. Model, dili bağlam içinde anlamak ve önemli bir hesaplama gücüne ihtiyaç duymadan tamamen cihaz üzerinde çalışmak üzere tasarlandı. Yakın tarihli bir araştırma makalesi, bu yeni yapay zeka modelinin, Apple’ın yerleşik sesli asistanı Siri’nin yeteneklerini potansiyel olarak geliştirebileceğini öne sürüyor. ReALM’in işleyişini detaylandıran araştırma makalesi şu anda ön baskı aşamasında ve akademik makaleler için açık erişimli bir çevrimiçi platformda paylaşıldı. ReALM’in birincil işlevi, insan konuşmasını taklit eden bağlamsal dil ipuçlarına dayalı görevleri yerine getirmek. Örneğin, “Beni alttan ikinci olana götür” gibi komutları yorumlayabilir. ReALM, akıllı bir aygıtta üç kategoriye ayrılan görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmıştır: “Ekran varlıkları, konuşma varlıkları ve arka plan varlıkları.” Ekran varlıkları, cihazın ekranında görülebilen görevler anlamına gelir.
Konuşma varlıkları, kullanıcı komutlarına dayalı görevlerdir. Son olarak, arka plan varlıkları, bir uygulamada çalan bir şarkı gibi arka planda gerçekleşen görevleri temsil eder. ReALM, bağlamsal ipuçlarına dayalı eylemleri anlama ve yürütme konusundaki karmaşık görevine rağmen, yüksek hesaplama gücü gerektirmez. Araştırma makalesinde bu durumun “ReALM’i performanstan ödün vermeden cihaz üzerinde var olabilecek pratik bir referans çözümleme sistemi için ideal bir seçim” haline getirdiği belirtiliyor. Bu verimlilik, GPT-3.5 ve GPT-4 gibi başlıca büyük dil modellerine kıyasla daha az parametre kullanılarak elde edilmektedir. Araştırma makalesi, ReALM’in kontrollü bir ortamda OpenAI’ın GPT-3.5 ve GPT-4 modellerinden daha iyi performans gösterdiğini ileri sürmektedir. Özellikle, GPT-3.5’e kıyasla yalnızca metin ölçütlerinde daha yüksek puan almış ve alana özgü kullanıcı ifadelerinde GPT-4’ü geçmiştir. Ancak, araştırma makalesi henüz hakem değerlendirmesinden geçmediği için bu bulgular ön hazırlık niteliğinde ve geçerliliği henüz teyit edilmemiştir.