在最近的一篇论文中，苹果的研究人员宣称，他们提出了一个可以在设备端运行的模型，这个模型在某些方面可以超过GPT-4。具体来说，他们研究的是NLP中的指代消解问题，即让AI识别文本中提到的各种实体（如人名、地点、组织等）之间的指代关系的过程。简而言之，它涉及到确定一个词或短语所指的具体对象。这个过程对于理解句子的意思至关重要，因为人们在交流时经常使用代词或其他指示词（如他、那里）来指代之前提到的名词或名词短语，避免重复。论文还将其性能与GPT-3.5和GPT-4进行了对比，结果显示最小模型的性能与GPT-4相当，而更大的模型则显著超过了GPT-4。这表明通过将指代消解问题转换为语言建模问题，可以有效利用大型语言模型解决涉及多种类型指代的问题，包括那些传统上难以仅用文本处理的非对话实体指代。这项研究有望用来改进苹果设备上的Siri智能助手，帮助Siri更好地理解和处理用户询问中的上下文，尤其是涉及屏幕上内容或后台应用的复杂指代，在在线搜索、操作应用、读取通知或与智能家居设备交互时都更加智能。

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