近日，在一篇由多位作者署名的论文《MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》中，苹果正式公布自家的多模态大模型研究成果 —— 这是一个具有高达300亿（其他为30亿、70亿）的多模态模型系列， 它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，不仅在预训练指标中实现SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。MM1多模态大模型拥有图像识别和自然语言推理能力。
近日，在一篇由多位作者署名的论文《MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》中，苹果正式公布自家的多模态大模型研究成果 —— 这是一个具有高达300亿（其他为30亿、70亿）的多模态模型系列， 它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，不仅在预训练指标中实现SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。MM1多模态大模型拥有图像识别和自然语言推理能力。