探索设备端基础模型的提示设计和安全

2025-06-10

设计充分发挥 foundation models 框架优势的生成式 ai 体验。首先我们将展示如何为 apple 智能核心的设备端大语言模型设计提示。然后，我们将介绍 ai 安全方面的关键理念，并提供切实可行的具体策略来助你打造安全、可靠且令人愉悦的生成式 ai 功能。

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探索设备端基础模型的提示设计与安全

在WWDC演讲中，Apple详细介绍了如何为设备端大语言模型（LLM）设计高效安全的提示（prompt），以及如何构建注重AI安全的生成式AI体验。本文将深入解析这些关键内容，帮助开发者充分利用Foundation Models框架的能力。

Apple的设备端语言模型虽然经过优化和压缩（约30亿参数），仍能处理多种常见语言任务：

与云端数千亿参数的大模型相比，设备端LLM存在一些重要限制：

开发者需特别注意”幻觉”现象——模型对未知知识可能完全虚构答案。在需要准确事实的场合，建议：

1 2	// 最佳实践：在提示中写入已验证信息 let verifiedPrompt = "基于以下已验证信息：(百吉饼主要成分是面粉、水、酵母和盐)，请描述原味百吉饼的特点"

提示工程是发挥模型潜力的关键。Apple分享了几个实用技巧：

风格控制：

1	let stylePrompt = "扮演用莎士比亚英语说话的狐狸，写一篇日记"

Xcode的Playground功能是实验提示的理想工具：

1
2
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#Playground
// 尝试不同提示并实时查看结果
let testPrompt = "生成一个适合6岁儿童的太空冒险故事"

指令作为Foundation Models框架的特殊提示类型，能持久影响模型行为：

// 设置全局指令
let instruction = "你是一个乐于助人的助手，专门为青少年生成适合的恐怖故事"

// 后续提示将遵循该指令
let followUpPrompt = "写一首关于百吉饼的诗" // 输出将是恐怖风格的百吉饼诗

Apple为Foundation Models框架构建了完整的安全体系：

安全错误处理示例：

do {
    try await model.generate(with: prompt)
} catch {
    // 对用户发起的功能提供适当反馈
    showAlert("内容无法生成，请尝试其他提示")
}

开发生成式AI功能时，建议：

通过合理运用提示工程技术和多层安全防护，开发者可以在设备端创建既强大又安全的生成式AI体验。Apple的Foundation Models框架提供了必要的工具和防护，而开发者需要针对具体应用场景完善设计和测试。