导读：IT之家 10 月 13 日消息，苹果公司现已为旗下多模态大模型 MM推出1.5版本，该版本模型基于前代 MM1 的架构，继续延续数据驱动的训练原则，重点研究在不同训练周期中混合不同类型数据对模型性能的影响。 目前相关模型文档已发布于 Hugging Face 上，IT之家附...
IT之家 10 月 13 日消息，苹果公司现已为旗下多模态大模型 MM推出1.5版本，该版本模型基于前代 MM1 的架构，继续延续数据驱动的训练原则，重点研究在不同训练周期中混合不同类型数据对模型性能的影响。
目前相关模型文档已发布于 Hugging Face 上，IT之家附论文地址如下（点此访问）。
该版本模型提供 10 亿-300亿多种参数规模，拥有图像识别和自然语言推理能力。苹果公司研发人员在新版本中改进了数据混合策略，显著提升了模型在多文本图像理解、视觉引用与定位（Grounding）以及多图像推理方面的能力。
参考论文，团队在 MM1.5 的持续预训练阶段引入了高质量的 OCR 数据和合成图像描述，显著提升了模型对包含大量文本的图像的理解能力。
此外，研究人员在监督式微调阶段分析了不同数据类型对模型表现的影响，优化了视觉指令微调数据的混合方式，从而为模型实现了更高的效率，团队表示，即便是小规模的模型（10、30 亿参数版本）也能表现出色。
值得关注的是，苹果公司本次还推出了专门用于视频理解的 MM1.5-Video 模型和专门处理移动设备用户界面（UI）理解的 MM1.5-UI 模型，其中 MM1.5-UI 模型未来有望作为iOS幕后的“苹果牌”AI，其能够处理各种视觉引用与定位任务、总结屏幕上的功能，或者通过与用户的对话进行交互。
尽管 MM1.5 模型在多项基准测试中取得了优秀表现，苹果团队仍计划通过进一步融合文本、图像和用户交互数据，设计更复杂的架构，来提升模型对移动设备 UI 的理解能力，加强“苹果牌”AI的实力。
