Apple veröffentlicht 20 weitere Open-Source-Modelle zur Verbesserung der Text- und Bild-KI

Apple hat insgesamt 20 neue CoreML-Modelle und vier Datensätze auf der Open-Source-Plattform Hugging Face hochgeladen. Die Modelle umfassen eine breite Palette an Funktionen. Beispielsweise kann das Modell „Depth Anything“ Tiefeninformationen in Fotos nachträglich berechnen.

Neue Bild- und Textmodelle

Apples Zusammenarbeit mit Hugging Face begann im April 2024, als das Unternehmen vier Open Source Efficient LLMs (OpenELMs) auf der Plattform veröffentlichte. Hugging Face, bekannt für das Hosting von KI-Modellen, verfügt nun über einen eigenen Apple-Bereich, da das Unternehmen seinen Beitrag mit 20 neuen CoreML-Modellen erheblich erweitert hat. Clement Delangue, Mitbegründer und CEO von Hugging Face, hob die Bedeutung dieser neuen Modelle hervor, die sich auf Text- und Bildanwendungen konzentrieren, einschließlich Bildklassifizierung und Tiefensegmentierung.

Die von Apple hinzugefügten neuen Modelle wurden entwickelt, um komplexe Aufgaben wie Bildklassifizierung und semantische Segmentierung zu meistern. Zu den neuen Modellen gehören unter anderem „Depth Anything“, das bei Fotos Tiefeninformationen errechnet, und „FastViT“ zur Bildklassifizierung. Auch das Modell „DETR“ zur semantischen Segmentierung ist Teil der Veröffentlichung. Die Modelle wurden mit Millionen von Bildern trainiert, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten. Interessant ist auch der Datensatz „FLAIR“, der eine Sammlung von 430.000 Bildern von 51.000 Flickr-Nutzern umfasst. Alle diese Funktionen sind darauf ausgelegt, Daten direkt auf dem Gerät zu verarbeiten, was die Privatsphäre der Nutzer schützt.

Die Veröffentlichung der neuen Modelle auf Hugging Face zeigt Apples Wunsch nach mehr Transparenz und Vertrauen in seine KI-Bemühungen. Es scheint, als wolle Apple auch die Entwickler ermutigen, eigene KI-Lösungen zu entwickeln und die Datenverarbeitung von großen Cloud-Lösungen auf die Geräte zu verlagern. Dies könnte bei der Gelegenheit den Verkauf neuer Geräte mit leistungsstarken Neural Engines ankurbeln, wo sich natürlich das iPhone 15 Pro besonders gut anbietet.

(via VentureBeat)