С выходом iOS 18.4 Apple представила новую функцию App Store, которая обобщает несколько пользовательских отзывов, чтобы предоставить краткую сводку того, что люди думают о приложении или игре. В новой записи блога на своем блоге исследований машинного обучения Apple предоставляет некоторые подробности о том, как работают сводки отзывов в ‌App Store‌.

Apple использует многоступенчатую систему больших языковых моделей (LLM) для создания сводок с целью формирования обзоров, которые являются всеобъемлющими, сбалансированными и точно отражают мнение пользователя. Apple заявляет, что при составлении своих сводок она отдает приоритет «безопасности, справедливости, правдивости и полезности», а также описывает некоторые проблемы, возникающие при агрегировании отзывов в ‌App Store‌.

С выходом новых приложений, функций и исправлений ошибок отзывы могут меняться, поэтому сводки Apple должны динамически адаптироваться, чтобы оставаться актуальными, а также иметь возможность агрегировать как короткие, так и длинные отзывы. Некоторые отзывы также содержат несвязанные с темой комментарии или «шум», которые LLM должна отфильтровывать.

Для начала, LLM Apple игнорирует отзывы, содержащие спам, ненормативную лексику или мошенничество. Остальные отзывы затем обрабатываются последовательностью модулей на базе LLM, которые извлекают ключевые идеи из каждого отзыва, агрегируют повторяющиеся темы, балансируют позитивные и негативные оценки, а затем генерируют сводку длиной от 100 до 300 символов.

Apple использует специально обученные LLM для каждого шага процесса, гарантируя, что сводки точно отражают настроения пользователей. Во время разработки функции тысячи сводок были просмотрены человеческими оценщиками для анализа таких факторов, как полезность, структура и безопасность.

Полная запись в блоге Apple подробнее описывает каждый шаг процесса генерации сводок, и ее стоит изучить тем, кто интересуется подходом Apple к LLM.