苹果推出 300 亿参数 MM1 多模态 AI 大模型，可识别图像推理自然语言

IT之家注意到，苹果研究团队相关论文主要是利用 MM1 模型做实验，通过控制各种变量，找出影响模型效果的关键因素。

研究表明，图像分辨率和图像标记数量对模型性能影响较大，视觉语言连接器对模型的影响较小，不同类型的预训练数据对模型的性能有不同的影响。

据介绍，研究团队首先在模型架构决策和预训练数据上进行小规模消融实验。之后利用混合专家（Mixture of Experts）架构及一种名为 Top-2 Gating 的方法构建了 MM1 模型，号称不仅在预训练指标中实现了最好的性能表现，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。

研究人员对“MM1”模型进行了测试，号称 MM1-3B-Chat 和 MM1-7B-Chat 优于市面上绝大多数相同规模的模型。MM1-3B-Chat 和 MM1-7B-Chat 在 VQAv2、TextVQA、ScienceQA、MMBench、MMMU 和 MathVista 中表现尤为突出，但是整体表现不如谷歌的 Gemini 和 OpenAI 的 GPT-4V。

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