LLMs im mobilen Bereich: Aktuelle und zukünftige Möglichkeiten

Einführung

Die Smartphone-Industrie erlebt einen neuen Krieg! Unternehmen konkurrieren um die Integration fortschrittlicher Generative KI Funktionen in ihre Geräte zu integrieren. Von der Verbesserung der Benutzerinteraktion bis zur Steigerung der Effizienz ist die Rivalität groß. Apple hat vor kurzem die iPhone 16-Serie auf den Markt gebracht, aber die lang erwarteten KI-Funktionen, angetrieben von Apple-Intelligenzwird erst im Dezember vollständig zugänglich sein. Gleichzeitig beginnt Google mit der Einführung Gemini für ihre Pixel 9-Serie. Darüber hinaus Galaxy-KISamsung integriert künstliche Intelligenz in seine Galaxy 9-Reihe und erweitert damit die Grenzen der Interaktion mit Mobilgeräten. Der Wettbewerb um die Integration generativer KI prägt die Zukunft der Smartphones und bietet den Benutzern bemerkenswerte Fähigkeiten. Unternehmen wie Vivo, Redmi, Oppo und Xiaomi planen ebenfalls, generative KI-Funktionen in ihre Mobiltelefone zu integrieren.

Diese Fortschritte stellen einen bedeutenden Sprung in der Mobiltechnologie dar und erweitern die Grenzen des Möglichen. In diesem Artikel wird untersucht, wie generative KI auf Telefonen das Benutzererlebnis und Branchen wie das Gesundheitswesen und die Bildung revolutioniert.

Überblick:

• Entdecken Sie, wie große Sprachmodelle (LLMs) Smartphones verändern.
• Informieren Sie sich über die neuesten LLM-Funktionen auf Mobiltelefonen.
• Verstehen Sie die Vorteile und Herausforderungen von LLMs auf Mobiltelefonen
• Entdecken Sie zukünftige Möglichkeiten für LLMs in der Mobiltechnologie.

Eine Ära der neuen KI-Technology beginnt!

Generative KI auf Handys ist nicht mehr nur ein Advertising-Gag – es ist eine Probability, Maßstäbe in der Smartphone-Technologie zu setzen. Aber wir haben bereits LL.M.-Studiengänge Sie laufen auf unseren Laptops oder Computern – warum sollten wir sie auf Telefonen installieren?

Die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) auf Mobiltelefonen statt auf Laptops weckt langsam Interesse, da sie Komfort, Personalisierung und Effizienz verspricht.

Stellen Sie sich vor, Sie wären ein Wissenschaftler mit einer strengen Deadline. Anstatt mehrere Tabs auf einem Laptop computer zu verwalten, kann Ihr Smartphone mit einem LLM das Forschungsthema effizient verstehen, relevante akademische Arbeiten finden, sie zusammenfassen und Zitatempfehlungen bieten. Ein Smartphone mit LLM kann Berufstätigen als hilfreicher Assistent dienen. Es kann Ihre täglichen Anforderungen vorhersagen, Besprechungspläne erstellen, Dokumente prüfen und E-Mail-Nachrichten anhand früherer Diskussionen erstellen – und das alles, während Sie unterwegs sind. Das Maß an personalisierter Unterstützung, das einst als Science-Fiction galt, wird dank mobiler KI-Fortschritte schnell Realität.

Da Smartphones über große Sprachmodelle (LLMs) verfügen, entwickeln sich diese Geräte über einfache Kommunikationstools hinaus und werden zu unverzichtbaren Partnern, die von generativer KI angetrieben werden. Aus diesem Grund integrieren High-Hersteller wie Apple, Samsung, Oppo und Vivo LLMs in ihre Geräte.

LLMs zu Telefonen: Derzeit

Massive Language Fashions (LLMs) verändern die Smartphone-Technologie und verändern subtil alles von der Kernarchitektur des Geräts bis hin zur Benutzerinteraktion. Da generative KI immer tiefer in Mobilgeräte integriert wird, erleben wir transformative Veränderungen in verschiedenen Aspekten unserer Mobilgeräte.

Hier ist ein detaillierter Blick darauf, wie generative KI vier Schlüsselbereiche des Smartphone-Designs und der Funktionalität beeinflusst:

1. Verbesserte virtuelle Assistenten
2. Verarbeitung auf dem Gerät
3. LLMs für Telefone
4. KI-gestützte Apps

Verbesserte virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten wie Alexa, Siri und Google Assistant erhalten ein Gen-AI-Makeover. Diese virtuellen mobilen Freunde werden bald nuancierte Anfragen verstehen, präzisere Antworten geben und mehrstufige Aufgaben mithilfe von LLMs ausführen. Vom Erstellen von E-Mails und Verfassen von Besprechungsnotizen gemäß Ihrem Kalender bis hin zur Verbesserung Ihrer Navigation unterwegs mit zusätzlichen Erkenntnissen werden diese Assistenten zu „Gen“-Eric!

Lassen Sie uns die kommenden KI-Funktionen der drei beliebtesten virtuellen Assistenten genauer unter die Lupe nehmen: Siri, Alexa und Google Assistant:

Verarbeitung auf dem Gerät

Das größte Hindernis auf dem Weg zu einer reibungslosen Zusammenarbeit zwischen LLMs und Telefonen waren Grafikprozessoren. GPUs sind für die Ausführung von LLMs auf Geräten unerlässlich, da sie die erforderliche Rechenleistung für die Ausführung dieser schweren Modelle bieten. Dank der Fortschritte bei mobiler {Hardware} wie KI-Chips können LLMs jetzt jedoch direkt auf Smartphones ausgeführt werden. Dies verringert den Bedarf an Cloud-Verarbeitung, verbessert die Privatsphäre und beschleunigt die Reaktionszeiten, insbesondere bei Übersetzungen, Spracherkennung und Sprachverständnis in Echtzeit. Apples A16 Bionic Chip und Qualcomms Snapdragon-Prozessor haben sich als sehr vielversprechend für die lokale Ausführung von LLMs auf dem Telefon erwiesen.

LLMs für Telefone

Die {Hardware} selbst reicht nie aus. LLMs werden anhand mehrerer Milliarden Parameter trainiert, was sie zu Besserwissern macht. Das Ableiten derart großer LLMs auf Telefonen kann eine ziemliche Herausforderung sein. Deshalb konzentrieren sich Unternehmen jetzt auf die Entwicklung leichterer oder mobilfreundlicher LLMs, um die KI der Technology auf unsere Mobiltelefone zu bringen. Gemma 2B, LLMaMA -2-7B und StableLM-3B sind Beispiele für LLMs, die auf Mobilgeräten funktionieren.

KI-gestützte Apps

Immer mehr Apps, von KI-Chatbots bis hin zu Produktivitätstools, integrieren mittlerweile generative KI-Funktionen, um die Leistung zu verbessern. Zum Beispiel

• Cellular Schreibtools wie Grammarly oder Begriff KI unterstützen bei der Inhaltserstellung, während Apps, die Bilder generieren, Modelle wie DALL·E verwenden, um Textual content in visuelle Kreationen umzuwandeln.

Der Xiaomi 14 und Xiaomi 14 Extremely verfügen über eine integrierte „KI-Portrait“-Funktion. Damit können Benutzer ihre Telefone anhand von Fotos aus ihrer Galerie auf ihr eigenes Gesicht trainieren und daraus realistische KI-Selfies erstellen. Sie benötigen lediglich eine einfache Texteingabeaufforderung und das Modell erstellt in 30 bis 40 Sekunden vier Bilder.

Vorteile von LLMs auf Mobilgeräten

Nachdem wir nun wissen, wie LLMs das cellular Erlebnis prägen, fragen Sie sich vielleicht: Welche Vorteile bieten solche leistungsstarken Modelle auf unseren Telefonen? Lassen Sie uns ihre Vorteile näher betrachten.

1. Zugänglichkeit: LLMs machen fortgeschrittene KI auf Smartphones leicht zugänglich, ohne dass technisches Fachwissen oder leistungsstarke {Hardware} erforderlich sind. Benutzer können KI nun mühelos für Sprachbefehle nutzen, Inhaltserstellungund Echtzeitübersetzungen.
2. Bequemlichkeit: Integrierte LLMs ermöglichen Benutzern, von überall aus Unterstützung in Echtzeit zu erhalten, und verwandeln Smartphones in Produktivitätszentren zum Verfassen von E-Mails, Texte zusammenfassenund Erstellen von Inhalten – ohne Laptop computer oder externe Systeme.
3. Personalisierung: LLMs passen sich mit der Zeit dem Benutzerverhalten an und verbessern die Interaktion mit personalisierten Vorschlägen, vorausschauendem Textual content und benutzerdefinierten Empfehlungen. Dies führt zu einer effizienteren, maßgeschneiderten Erfahrung auf der Grundlage früherer Benutzerinteraktionen.

LLMs auf Mobilgeräten: Herausforderungen und Bedenken

Obwohl LLMs auf Mobiltelefonen eine bahnbrechende Neuerung darstellen, bringen sie auch einige Herausforderungen mit sich. Hier ist ein Blick auf die wichtigsten Einschränkungen, die ihr volles Potenzial beeinträchtigen können.

1. Technische Herausforderungen:
   Trotz der zunehmenden Möglichkeiten sind mit der Bereitstellung von LLMs auf Smartphones erhebliche technische Herausforderungen verbunden.
   • Verarbeitungsleistung: Massive Language Fashions (LLMs) erfordern eine erhebliche Rechenleistung und die meisten Smartphones können die umfangreichsten Modelle nicht effektiv ausführen. Trotz der Unterstützung durch KI-optimierte Chips bleiben Leistungseinschränkungen bestehen.
   • Akkulaufzeit: LLMs verbrauchen bei der Ausführung komplizierter Aufgaben viel Strom, wodurch der Akku des Geräts schnell leer wird. Cellular Benutzer müssen einen Ausgleich zwischen der Nutzung von KI und der Erhaltung der Akkulaufzeit finden.
   • Datenspeicherung: Auch beim Ausführen von LLMs auf Geräten sind die Datenspeicheranforderungen hoch. Obwohl bestimmte Modelle auf einem Gerät ausgeführt werden können, erfordern größere LLMs möglicherweise Cloud-Unterstützung, was zu längeren Latenzen und Bedenken hinsichtlich der Ressourcenverfügbarkeit führt.
2. Datenschutzbedenken: Cellular LLMs stellen hohe Datenschutz und Sicherheit Risiken. Große Mengen an Benutzerdaten sind für LLMs erforderlich, um personalisierte und relevante Interaktionen bereitzustellen. Wenn die Daten in der Cloud verwendet werden, besteht immer das Risiko von Datenverletzungen oder Missbrauch. Darüber hinaus sind die Datenschutzbestimmungen je nach Area unterschiedlich, was es schwierig macht, die Einhaltung sicherzustellen und gleichzeitig personalisierte Erfahrungen bereitzustellen. Dies wirft Fragen hinsichtlich der Benutzervereinbarung, des Dateneigentums und der Verwaltung vertraulicher Informationen auf.
3. Missbrauch: Telefone sind ein Teil von uns. Natürlich sind sie schneller und viel bequemer zu benutzen oder zu missbrauchen. Mit generativen Funktionen auf Telefonen würde es einfacher werden, unethische Bilder oder sogar Audiodateien zu generieren. Solche Funktionen erhöhen das Risiko von Identitätsdiebstahl und die Verbreitung von Missverständnissen.

LLMs auf Mobilgeräten: Zukünftige Möglichkeiten

Da sich die Technologie rasant weiterentwickelt, stehen die zukünftigen Möglichkeiten für LLMs auf Mobiltelefonen unmittelbar bevor und versprechen noch spannendere Fortschritte. Hier sind einige Vorhersagen zu LLMs auf Mobiltelefonen:

1. Personalisierte KI: Kontextbewusste LLMs können bald zu personalisierten KI-Assistenten weiterentwickelt werden, die eine verbesserte Anpassung auf der Grundlage benutzerspezifischer Daten bieten.
2. Multimodale Interaktion in Echtzeit: LLMs ermöglichen es Telefonen, Textual content, Sprache, Bilder und Movies mühelos in alltägliche Aktivitäten zu integrieren. Beispielsweise könnte ein Benutzer ein Foto eines Dokuments machen, eine Zusammenfassung erhalten und sofort Antwortvorschläge erhalten – und das alles im Rahmen eines Chats mit der KI.
3. Augmented Actuality (AR) Integration: Zukünftige cellular Anwendungen können mithilfe von LLMs und AR kontextbezogene Daten auf die physische Umgebung projizieren. Stellen Sie sich ein KI-Modell vor, das seine Umgebung und den Dialog versteht und bei Echtzeitdiskussionen oder bei der Erkundung einer Stadt interaktive Überlagerungen bereitstellt.
4. LLM-First App-Entwicklung: Mit der Weiterentwicklung von LLMs könnten Entwickler beginnen, LLM-fokussierte Apps für Mobilgeräte zu entwickeln. Dies könnte den Weg für Edge-KI-Fortschritte ebnen und es Telefonen ermöglichen, als dezentrale Intelligenzzentren zu fungieren.

Abschluss

Die Integration von LLMs auf Mobilgeräten verändert die Artwork und Weise, wie wir mit KI interagieren, und verbessert Anpassung, Effizienz und Innovation. Mit der Weiterentwicklung mobiler {Hardware} und der Verbesserung der LLM-Technologie sind die Möglichkeiten grenzenlos. LLMs auf Mobilgeräten haben das Potenzial, unser tägliches Leben erheblich zu verändern, von kontextsensitiven Begleitern und multimodaler Interaktion bis hin zur AR-Integration und Edge-KI. Mit dem technologischen Fortschritt nähern wir uns einer Zukunft, in der generative KI weit verbreitet, leistungsstark und reibungslos in unsere persönlichsten Geräte – Smartphones – integriert sein wird.

Häufig gestellte Fragen

Eine 23-Jährige, die ihren Grasp in Englisch macht, eine begeisterte Leserin und eine Melodieliebhaberin ist. Mein absolutes Lieblingszitat stammt von Albus Dumbledore: „Glück kann man auch in den dunkelsten Zeiten finden, wenn man daran denkt, das Licht anzumachen.“