Con il lancio di iOS 18.4, Apple ha introdotto una nuova funzionalità dell’App Store che riassume le recensioni degli utenti per fornire una sintesi immediata di ciò che le persone pensano di un’app o di un gioco. In un nuovo post sul suo blog di ricerca sul machine learning, Apple fornisce alcuni dettagli su come funzionano i riassunti delle recensioni dell’App Store. Apple utilizza un sistema di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) a più fasi per generare i riassunti, con l’obiettivo di creare panoramiche che siano inclusive, equilibrate e riflettano accuratamente la voce degli utenti. Apple afferma di dare priorità a “sicurezza, equità, veridicità e utilità” nei suoi riassunti, evidenziando alcune delle sfide nell’aggregare le recensioni dell’App Store.
Con nuove versioni di app, funzionalità e correzioni di bug, le recensioni possono cambiare, quindi i riassunti di Apple devono adattarsi dinamicamente per rimanere pertinenti, riuscendo anche ad aggregare recensioni sia brevi che lunghe. Alcune recensioni includono anche commenti fuori tema o rumore, che l’LLM deve filtrare. Per cominciare, l’LLM di Apple ignora le recensioni che contengono spam, volgarità o frodi. Le recensioni rimanenti vengono quindi elaborate attraverso una sequenza di moduli potenziati da LLM che estraggono informazioni chiave da ciascuna recensione, aggregando temi ricorrenti, bilanciando opinioni positive e negative, e generando un riassunto di circa 100-300 caratteri.
Apple utilizza LLM appositamente addestrati per ciascuna fase del processo, garantendo che i riassunti siano un riflesso accurato del sentimento degli utenti. Durante lo sviluppo della funzionalità, migliaia di riassunti sono stati esaminati da valutatori umani per valutare fattori come utilità, composizione e sicurezza. Il post completo sul blog di Apple approfondisce ulteriormente ogni fase del processo di generazione dei riassunti, ed è consigliato a chi è interessato al modo in cui Apple sta affrontando l’uso degli LLM.
Fonte: MacRumors
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