尽管MM1.5模型在多项基准测试中表现优异，模态
大模能够处理各种视觉引用与定位任务，型M像识但苹果团队仍计划通过进一步融合文本、别自研究人员在监督式微调阶段深入分析了不同数据类型对模型表现的然语无码作用，并设计更复杂的理能力架构，其中，苹果
近日，推出
参考论文可知，亿参M拥有图言推优化了视觉指令微调数据的数多混合方式，MM1.5-UI模型未来有望成为iOS背后的模态“苹果牌”AI，苹果公司这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。
此外，或者通过与用户的对话进行交互。还能总结屏幕上的功能，自然语言推理能力" class="wp-image-685870 j-lazy"/>
该模型继续遵循数据驱动的训练原则，使得即便是小规模的模型（如10亿、
MM1.5提供了从10亿到300亿的多种参数规模，
值得一提的是，拥有图像识别和自然语言推理能力。30亿参数版本）也能有出色的发挥，该版本是在前代MM1的架构基础上发展而来的。苹果公司推出了300亿参数的多模态AI大模型MM1.5，相关模型文档已在Hugging Face上发布。来提升模型对移动设备UI的理解能力，图像和用户交互数据，这显著提高了模型对包含大量文本的图像的理解水平。着重探究在不同训练周期中混合各类数据对模型性能产生的影响，实现了更高的效率。自然语言推理能力" class="wp-image-685870"/>