MM1: 多模态 LLM 预训练的方法、分析与洞察
原文约400字，阅读约需1分钟。发表于：。讨论构建出色的多模态大型语言模型的重要组成部分和数据选择，通过仔细和全面的分析，证明了使用图像 - 标题、交错图像 - 文本和仅文本数据进行大规模多模态预训练对于在多个基准测试中实现最新成果至关重要。通过扩展所提出的模型，构建了以稠密模型和专家混合模型为特征的 MM1 系列多模态模型，这些模型在预训练指标上取得最新成果，并在一系列已建立的多模态基准测试中实现了有竞争力的性能。
最近的多模态大型语言模型 (MLLMs) 在感知图像以及遵循开放性指令方面表现出令人印象深刻的能力。研究者提出了Muffin框架和UniMM-Chat数据集，Muffin在广泛的视觉语言任务中实现了最先进的性能。
