据悉，苹果研究团队在最新论文中宣称，他们开发了一款名为 ReALM 的设备端模型，在某些方面优于 GPT-4。
ReALM 具有极小的参数量（80M、250M、1B 和 3B），适合在移动设备上运行。它的研究重点是识别文本中不同实体（如人名、地点）之间的指代关系。
论文将实体分为三种类别：
研究发现，虽然大型语言模型在许多任务上表现出色，但它们在处理非对话实体（如屏幕实体和后台实体）的指代关系方面潜力尚未得到充分挖掘。
ReALM 采用了一种新的方法，其性能与 GPT-3.5 和 GPT-4 相比，表现出较小的模型与 GPT-4 相当，而较大的模型则明显优于 GPT-4。
该研究有望提升苹果设备上 Siri 助理的性能，使其更好地理解和处理用户询问中的上下文信息。
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