大数据文摘受权转载自夕小瑶科技说
作者 | 任同学
你有多久没用你的Siri了呢？对于一个曾市值超过三万亿美元的科技巨头，苹果在人工智能方向上的实力还值得大家期待吗？
最近的一项论文里，苹果的研究团队提出了一种 ReALM 模型，参数量分别为 80M、250M、1B 和 3B，适合在手机、平板电脑等设备端运行。
ReALM 通过将引用解析问题转化为语言建模问题，在解决各种类型引用解析问题上取得了显著的进展，它的能力还要超过GPT-4！
ReALM 不仅可以处理对话中的实体引用，还能准确解析屏幕上显示的实体以及背景进程中的信息，为用户提供更智能、更人性化的交互体验。
Siri 这类人工智能语音助手可以借助这项技术，通过分析用户的对话历史、屏幕上显示的内容以及背景进程中的信息，来更好地理解用户的查询和指令。
简单来说，这是一项可能将你的 Siri 盘活的技术！
论文标题：ReALM: Reference Resolution As Language Modeling
论文地址：网页链接
试试考考你的Siri
人类的语音通常包含模糊的引用，比如 “他们” 或 “那个”，在给定上下文的情况下（对其他人来说）意义明显。
对于一个旨在理解用户需求并与之对话的智能助手来说，能够理解上下文和这些引用信息，是至关重要的。
至于你的 Siri 真的能理解上下文和引用信息嘛？iPhone用户自然深有体会，不如用参照下面这个例子来“为难”一下 Siri 吧。
表1. 用户和代理之间的交互示例。
在这里，很明显，Siri 需要理解上下文才能明白位于“彩虹路”的药店电话是多少。
同时，这里还有多种类型的上下文，比如 eg 1 提及的药店可能在对话上下文中提到，eg 3 要引用当前屏幕中的上下文，而 eg 2 可能同时要考虑对话上下文和屏幕上下文。
如果这样考你的 Siri，它怕是要汗流浃背了吧。
Siri 如何理解用户“所指”？
从具体的任务看，给定相关实体和用户想要执行的任务，Siri，或者说 Siri 调用的模型应该提取出与当前用户查询相关的实体。
而相关实体有 3 种不同类型：
屏幕上的实体：这些是当前显示在用户屏幕上的实体。对话中的实体：这些是与对话相关的实体，例如，当Agent提供给用户整个商品列表的时候，某件商品就是对应的实体。背景中的实体：这些是来自可能不一定直接与用户在屏幕上看到的内容，或与Agent的交互有关的后台进程的相关实体；例如，开始响铃的闹钟或正在播放的音乐。
作者将引用解析任务形式化为大语言模型的多选任务，其中预期输出是用户屏幕上显示的实体中的单个选项（或多个选项）。在某些情况下，答案也可能是 “这些都不是”。
为了评估这个任务，则要允许模型以任何顺序输出相关实体，即如果 “Ground Truth” 是实体 1 和 2，那么接受这 2 个正确实体的任何排列，同时评估模型的性能。
表2.
作者使用以下 Pineline 对 LLM (FLAN-T5 模型) 进行微调，将解析后的输入提供给模型，并对其进行微调：
首先，通过解析屏幕截图来获取屏幕上显示的实体和它们周围对象的信息。对于会话引用，根据实体类型和属性将它们编码为自然文本表示。对于屏幕引用，提出一种使用旋转对象注入的屏幕解析构造算法，该算法通过对实体及其周围对象进行空间聚类，并按照从上到下、从左到右排序来保留相对位置关系。将经过处理后的输入提供给 LLM 模型，并进行微调训练。
通过这个 Pipeline，模型能够有效地解决不同类型引用问题，并取得了比之前方法更好的性能。
性能堪比GPT4！80M参数也OK！
作者将提出的模型（基于 FLAN-T5）与两个基线进行了比较：一种是基于规则的文本解析方法（不使用LLM），另一种则是GPT系列，包括GPT-3.5和GPT-4。
表2. 不同数据集的模型准确性。预测正确是指模型正确地预测了所有相关实体，否则是错误的。Conv 是指对话数据集，Synth 是指综合数据集，Screen 是指屏幕上数据集，Unseen 是指与保留域相关的对话数据集。
总的来说，作者发现 ReALM 在所有类型的数据集中都优于 MARRS 模型。
同时，ReALM 系列的模型更轻（更快），并且所有数据集上的性能随着模型大小的增加而提高。
其中 80M 模型在三个数据集上与 GPT-4 性能相当，在 Synth 数据集上则大幅领先；更大的模型则是显著地超越了 GPT-4！
这项结束将有望改善语音助手，从而使它可以更准确地回答用户的问题、执行任务和提供帮助。
据报道，苹果将于6月10日在位于美国加利福尼亚州的 Apple Park 举行的 WWDC 2024 上公布其 AI 战略。让我们期待一下届时苹果会给出一个怎样的惊喜吧！希望 Siri 不要只会定闹钟了（bushi）
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