El marco MLX se lanzó en GitHub en medio de la tormenta generativa de la IA.
Si bien se mantiene mayormente fuera de la competencia de IA generativa, Apple ha lanzado un marco de matriz de código abierto en GitHub para construir modelos de lenguaje transformador de aprendizaje automático e IA de generación de texto en el propio silicio de la compañía.
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¿Qué es el marco MLX de Apple?
MLX es un conjunto de herramientas para desarrolladores que crean modelos de IA, incluido el entrenamiento de modelos de lenguaje transformador, la generación de texto a gran escala, el ajuste de texto, la generación de imágenes y el reconocimiento de voz en el silicio de Apple. Científico investigador del aprendizaje automático de Apple Awni Hannun anunció el marco de aprendizaje automático MLX en X (anteriormente Twitter) el 5 de diciembre.
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MLX utiliza LlaMA de Meta para la generación de texto y una adopción de bajo rango para la generación de texto. La generación de imágenes de MLX se basa en Stable Diffusion de Stability AI, mientras que el reconocimiento de voz de MLX se conecta a Whisper de OpenAI.
MLX está destinado a ser familiar para los investigadores de aprendizaje profundo.
MLX se inspiró en NumPy, PyTorch, Jax y ArrayFire, pero a diferencia de sus inspiraciones, está destinado a mantener matrices en la memoria compartida, según la página de MLX en GitHub. Los dispositivos actualmente compatibles, que por ahora son CPU y GPU, pueden ejecutar MLX en el dispositivo sin crear copias de datos.
Python AI de MLX debería ser familiar para los desarrolladores que ya saben cómo usar NumPy, dijo el equipo de Apple en GitHub; los desarrolladores pueden usar MLX a través de una API de C++ que refleja la API de Python. Otras API similares a las utilizadas en PyTorch tienen como objetivo simplificar la creación de modelos complejos de aprendizaje automático. Las transformaciones de funciones componibles están integradas, dijo Apple, lo que significa que la diferenciación, la vectorización y la optimización de gráficos de cálculo se pueden realizar automáticamente. Los cálculos en MLX son perezosos en lugar de entusiastas, lo que significa que las matrices sólo se materializan cuando es necesario. Apple afirma que los gráficos de cálculo y la depuración son “simples e intuitivos”.
“El marco pretende ser fácil de usar, pero aún así eficiente para entrenar e implementar modelos”, escribieron los desarrolladores de Apple en GitHub. “El diseño del marco en sí también es conceptualmente simple. Tenemos la intención de facilitar a los investigadores la ampliación y mejora de MLX con el objetivo de explorar rápidamente nuevas ideas”.
El científico investigador de IA de NVIDIA, Jim Fan, escribió en LinkedIn el 6 de diciembre: “El lanzamiento hizo un excelente trabajo al diseñar una API familiar para la audiencia de aprendizaje profundo y mostró ejemplos minimalistas en modelos OSS que interesan a la mayoría de la gente: Llama, LoRA, Difusión estable y susurro”.
El lugar de Apple en el competitivo panorama de la IA
Apple –que ha tenido su asistente de inteligencia artificial Siri desde mucho antes de la moda de la IA generativa– parece estar centrada en las herramientas para crear grandes modelos de lenguaje en lugar de producir los modelos en sí y los chatbots que se pueden construir con ellos. Sin embargo, Mark Gurman de Bloomberg informó el 22 de octubre de 2023 que “… los ejecutivos de Apple fueron tomados con la guardia baja por la repentina fiebre de la IA en la industria y han estado luchando desde finales del año pasado para recuperar el tiempo perdido”, y que Apple está trabajando en las próximas Funciones de IA generativa para iOS y Siri. Compare Apple con Google, que recientemente lanzó su potente modelo de lenguaje grande Gemini en el Pixel 8 Pro y en la IA conversacional Bard. Google todavía está por detrás de su rival OpenAI en términos de funcionalidad generalizada de IA generativa.
Nota: TechRepublic se comunicó con Apple para obtener más información sobre MLX. Este artículo se actualizará con más información según la respuesta de Apple.
