Redacción Internacional.- Apple ofrece un conjunto de funciones impulsadas por inteligencia químico en sus dispositivos iPhone, iPad y Mac, qué permiten a los usuarios obtener a herramientas de escritura para corregir textos, aceptar resúmenes optimizados de notificaciones, suscitar emojis a partir de descripciones de textoentre otras opciones.

En este sentido, la compañía ha anunciado su plan para optimizar su inteligencia químicocon el objetivo de que los usuarios obtengan mejores resultados cuando, por ejemplo, soliciten cambios en el tono de un texto que redactaron para un cliente importante o pidan un emoji de una rana con sombrero vaquero.

Para lograrlo, Apple debe obtenerde modo controlada, a los datos de los usuarios que hayan otorgado su permiso a través de la opción ‘Compartir descomposición del iPhone’ubicada en el apartado de ‘Privacidad y Seguridad’ interiormente de la sección de Configuración.

Con este permiso concedido por algunos usuarios, Apple pone en maña lo que denomina como “datos sintéticos”para emprender entrenar sus modelos de inteligencia químico de acuerdo con las micción de cada función.

“Los datos sintéticos se crean para imitar el formato y las propiedades importantes de los datos del usufructuario, pero no contienen contenido generado por el usufructuario. Al crear datos sintéticos, nuestro objetivo es suscitar oraciones o correos electrónicos sintéticos con un tema o estilo lo suficientemente similar al positivo para mejorar nuestros modelos de epítome, pero sin que Apple recopile correos electrónicos del dispositivo”, explican.

Cómo Apple crea datos sintéticos

Primero, Apple utiliza un maniquí de verbo innovador (LLM, por sus siglas en inglés) para crear correos electrónicos sintéticos sobre diversos temas comunes. Por ejemplo, puede suscitar un mensaje como: “¿Te gustaría entretenerse al tenis mañana a las 11:30?”. Este mensaje no pertenece a un usufructuario positivopero es un ejemplo de una conversación que podría ocurrir en la vida positivo.

Luego, Apple toma esos mensajes sintéticos y los transforma en “incrustaciones”que son representaciones matemáticas que capturan características esencia del mensaje, como el idioma, el tema y la largura.

Por ejemplo, en ocasión de juntar todo el correo electrónico, la incrustación solo retiene una forma simplificada del mensaje, permitiendo analizar patrones sin usar datos personales.

Estas incrustaciones se envían a unos pocos iPhone, Mac O iPad de usuarios que han preparado el descomposición de dispositivos para comparar los correos electrónicos recientes y reales con las incrustaciones sintéticas.

El dispositivo elige cuál de las incrustaciones sintéticas se parece más a los mensajes reales del usufructuario, pero sin conocer de qué correo electrónico se manejo exactamente. Esto se hace utilizando privacidad diferencialuna técnica que asegura que los datos personales no se revelen durante el proceso.

A partir de esta información, Apple puede memorizar qué incrustaciones sintéticas se parecen más a los correos electrónicos reales de los usuarios y usar esos mensajes para mejorar sus modelos de inteligencia químico.

Por ejemplo, si el mensaje sobre “entretenerse al tenis” es popular, Apple podría crear nuevos mensajes sintéticos cambiando “tenis” por “fútbol” o “baloncesto”y luego añadir esos nuevos ejemplos a la saco de datos para mejorar la próxima ronda de entrenamiento de la IA.

“Estos datos sintéticos se pueden utilizar para probar la calidad de nuestros modelos con datos más representativos e identificar áreas de progreso en funciones como el epítome”, indica Apple.

Cómo es el entrenamiento de la IA que genera emojis

La aparejo que genera emojis a partir de descripciones del usufructuario se entrena de modo diferente. Para los usuarios que optan por compartir el Exploración de Dispositivos con Applese utilizan métodos de privacidad diferencial para identificar patrones y las indicaciones más populares sin vincularlas a usuarios específicos ni revelar indicaciones poco comunes.

Este enfoque permite a Apple evaluar mejoras en los modelos según las indicaciones más representativas de la interacción positivo del usufructuariocomo cuando un usufructuario solicita un Genmoji con varias entidades (por ejemplo, “dinosaurio con sombrero de vaquero”).

El proceso, según Apple, asegura que se detecten indicaciones popularessin asociarlas a dispositivos individuales ni obtener a indicaciones únicas.