苹果公司发布了一篇论文，介绍了其最新的Apple Intelligence模型，名为Apple Foundation Model（AFM），包括在设备上运行的AFM-on-device和尚未公开详细信息的AFM-server。模型的训练数据来源多样，包括授权数据、开源数据集及通过Applebot抓取的公开信息，苹果强调用户隐私得到保护，私人数据未包含在训练集中。苹果与多家出版商达成协议，使用他们的新闻档案训练模型，并在GitHub上托管的开源代码上进行训练。AFM模型训练数据集包含6.3万亿个token，使用高质量、可公开获得的数据集，并过滤了敏感信息。苹果使用8192片TPUv4芯片训练AFM-server模型，2048片TPUv5p芯片训练AFM-on-device模型，后者训练速度快近三倍。模型性能方面，AFM在指令遵循和文本总结方面的表现超越了GPT-4，并且有害输出违规率远低于GPT-4。在设备上，AFM的违规率也低于Meta训练的Llama-3-8B模型。在电子邮件、信息和通知汇总方面的满意度也领先于其他模型。