利用LoRA架構，蘋果智慧可以使用同一套裝置端LLM模型，來搭配各種不同用途的轉接模型，蘋果目前已經訓練出了語言生成模型的多種轉接模型，像是摘要模型，校對模型、郵件回覆模型、查詢處理模型、友善回應模型、緊急回應模型等，在圖片生成也有許多不同用途的專用模型。／蘋果

轉接模型只有數MB，用記憶體快取就能快速切換不同模型

因為裝置端像是手機、平板的記憶體有限，蘋果指出，這個大小的轉接模型，就可以動態使用記憶體來快取，切換不同的轉接模型。等於只需要載入一份LLM，可以針對不同任務需求，快速切換不用用途的轉接模型，就可以讓GAI具備不同用途的專門能力，就可以更有效的管理記憶體，也能確保在裝置上的回應速度夠快。

採取LoRA有兩大好處，一是在模型預訓練階段，因為主要針對轉接模型進行微調，可以大幅減少需要訓練的參數量，很容易可以訓練出因應不同用途的轉接模型，例如用翻譯用轉接模型、內容摘要用轉接模型等。只需要使用不同用途的訓練資料，就能微調出適合不同任務的專用轉接模型，而不用每次都花時間和算力來微調大型語言模型。

另一個好處是，一個大型大型語言模型，可以搭配使用不同的轉接模型，換了一個轉接模型，就能擁有這個轉接模型所微調後的效果，例如換上「內容摘要用轉接模型」，就能提高LLM摘要內容的能力和品質，甚至，可以串接多個轉接模型來疊加效果。

若用專業相機的鏡頭來比喻LLM模型，不同鏡頭可以提供不同的功能，但是轉接模型就像是鏡頭的濾鏡，一個鏡頭可以搭配不同功能的濾鏡，不用每次都切換笨重的鏡頭，也能單靠快速更換濾鏡，就能拍出不同風格效果的照片，一個鏡頭還能搭配多個濾鏡，來呈現複合的效果。

利用LoRA架構，蘋果智慧可以使用同一套裝置端LLM模型，來搭配各種不同用途的轉接模型，蘋果目前已經訓練出了語言生成模型的各種轉接模型，像是摘要模型，校對模型、郵件回覆模型、查詢處理模型、友善回應模型、緊急回應模型等，在圖片生成也有許多不同用途的專用模型。

可以用不同專門模型，指揮第三方App來執行特定任務

蘋果將蘋果智慧的功能，高度整合到系統元件中，不同功能用途的元件可以使用對應功能的專用轉接模型，來提高執行特定任務的能力。

蘋果新增的個人脈絡能力，像是語意索引、螢幕文字理解，將使用者當下的畫面，或與一項行動所需的相關個人化資訊，也可以用來分辨，裝置端LLM模型可以搭配使用哪些轉接模型來強化，符合個人化脈絡操作需要的能力，更可以搭配蘋果的App意圖框架，根據不同的App意圖，切換適合這項意圖的轉接模型。

早在2年前的WWDC 2022，蘋果就發表了可讓Siri控制的App意圖，能讓使用者用語音指揮Siri來控制某些App的內部行為，更可以透過蘋果OS中的捷徑功能，組合不同App的行動，打造出一隻自動化RPA程式一樣，後來發展成了現在App意圖框架，到了今年WWDC，App意圖是整個系統可以用的基礎功能，任何第三方App，都可使用App意圖框架，將App內部的核心功能，定義成可以供Siri、Spotlight搜尋或是捷徑可以操作的App意圖。過去幾年已有不少第三方App，自定出了數百項App意圖，都成了Siri可以指揮的行動，讓蘋果智慧呼叫這些第三方App，來完成不同用途的功能。

不只如此，過去幾年，蘋果不斷強化裝置端的隱私機制，盡可能讓用戶擁有更大的資料自主權，從2021年上路的ATT（App Tracking Transparency，ATT）政策，可拒絕廣告識別碼，來避免跨App追蹤，可隱藏真實Email的Hide My Email功能，可隱藏用戶IP的Private relay，更容易開關的精細權限控管、揭露度更高的App隱私報告。今年更新增了App層級的隱私控制，可以將一隻App所用的資料上鎖，沒有解鎖，就無法看到這隻App所用的任何資料。這就讓使用者對裝置端上的App，有更高的資料主控權，也能讓各種裝置端AI代理，更安全、在授權下，完成各項App意圖所驅動的行動。

蘋果採用LoRA架構和種種模型優化技術，讓裝置端的LLM，可以快速切換搭配不同的專用轉接模型，來提供不同任務需要，更專門的GAI能力，還能用來判讀，使用者下達的指令背後的意圖，可以使用哪些第三方App能支援的行動來滿足使用者的需求，這就像是一個以使用者名義來採取各種行動的AI代理，而且蘋果智慧的AI代理，還可以只靠裝置端LLM，就能完成大部分日常活動需要的任務。

蘋果在WWDC主題演講中，一點都沒有提過「AI代理」這個字，這個今年各大科技巨頭強打的GAI新主流，但是，採取LoRA架構來實現超強裝置端LLM的蘋果智慧，早已展開了各項AI代理基礎工程的布局。

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