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繼去年底發表的多模態大型語言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）Ferret之後，蘋果上周再度發表另一個多模態模型家族MM1，特別注重模型的架構元件以及預訓練中所使用的資料，以優化MLLM。

蘋果團隊研究了MLLM架構的各種元件，諸如用來處理視覺資料的圖像編碼器，或是整合兩種模態資料的視覺語言連接器，用來訓練的資料則混合了圖像說明、配對的圖像與文字，或是純文字資料等，開發出支援300億個參數的MM1多模態模型家族，此一家族的模型結合了密集模型與混合專家模型，不管是在預訓練基礎模型或是微調後的模型，在多模態基準測試上都達到了良好的效能。

研究人員表示，MM1的各種模型受益於大規模的預訓練，而強化了它們在脈絡學習、多圖像推論，以及有限提示的思考能力，代表相關模型將更能夠理解脈絡，基於不同圖像展開推論，也能在最少的提示下生成回應。

根據市場分析機構Stocklytics的調查，蘋果已經買下了高達32家的AI新創，居美國科技大廠之冠，加拿大AI新創DarwinAI也在今年初被納入蘋果麾下，蘋果亦已對外承諾會在今年部署生成式AI，使得外界引頸期盼落後各大科技業者的蘋果，今年會端出什麼樣的AI產品。