Apple、機械学習モデル作成ツール「MLX」を発表

Apple は事前の予告なしに、機械学習モデルの開発を可能にするフレームワークである MLX を開始しました。ただし、これらは Apple Silicon チップ上でのみ実行できます。このようにして、同社は、当該提案から生じたアプリケーションがそのプラットフォーム専用であることを保証します。

MLX は GitHub を通じて完全に無料で入手できます。興味深い点は、発表の関連性にもかかわらず、このフレームワークが会社の公式リポジトリではなく、Apple の機械学習研究チームに所属するエンジニア、Awni Hannun のリポジトリにあることです。

もちろん、MLX は、人工知能に関する高度な知識を持つ開発者を対象としています。一方で、この分野で人気のある他のツールとの統合も提供します。たとえば、NumPy は、大量のデータを整理するための鍵となる多次元配列を作成するための Python ライブラリです。同様に、C++ と互換性があるため、Apple によって課されたプログラミング言語の使用は必須ではありません。

では、このフレームワークで何が作成できるのでしょうか? MLX は、人工知能を活用した生成アプリケーションを開発するための基礎となる可能性があります。例を挙げると、ChatGPT に似たものです。ここで興味深いのは、MLX は Apple 独自のハードウェアを利用しているため、少なくとも完全に外部処理に依存していないことです。

Apple MLX は、ChatGPT スタイルのアプリを作成するための基礎として使用できます

Computer Worldは、MLX が他の一般的な機械学習フレームワークからインスピレーションを得ていることを保証しています。 PyTorch、Jax、ArrayFire の場合がこれに該当します。 MLX が誇る大きな利点は、すでに述べたように、Apple Silicon チップ上で実行できることです。 MLX で構築されたモデルは、これらのプロセッサの統合メモリに非常に高速にアクセスできます。

「このフレームワークは使いやすいだけでなく、モデルのトレーニングやデプロイにも効率的です。私たちは、新しいアイデアを迅速に検討することを目的として、研究者が MLX を簡単に拡張および改善できるようにすることを目指しています」と Apple は述べています。

したがって、Apple がすでに MLX を使用して独自の機械学習モデルを作成していることは疑いの余地がありません。昨年の 7 月に、 彼らが独自の ChatGPT を作成していることを知りました。現在、その目的は、開発者がこれを採用して、ある時点で Apple デバイスの所有者が使用できる提案を考え出すことです。

MLX の予期せぬ一般公開は、人工知能の分野での Apple の最近の取り組みの一環です。同社がこのテクノロジーを知らないわけではないことは事実ですが、何年もの間他の分野で応用してきたため、競合他社に比べて遅れを取っていることは否定できません。

Google、Microsoft、Meta は人工知能にすべてを賭けています。過去 2 年間で、すべて機械学習モデルによって可能になった生成 AI ツールの人気が飛躍的に高まりました。しかし、Appleは全く存在感がありません。したがって、MLXは、クパチーノ出身の選手が重要な選手になる未来への第一歩となるかもしれない。

もちろん、Apple が MLX をリリースした方法は依然として奇妙です。注目を集めるための公式声明もなければ、従業員の個人的な GitHub リポジトリに頼る必要もあります…