苹果多模态模型大升级：文本密集、多图理解

苹果多模态模型MM1.5的推出，标志着在AI定制开发与ChatGPT开发上的又一次突破。多模态大语言模型在当前大势下表现出色，苹果作为科技先锋，自然不甘落后。MM1.5基于前代MM1模型，采用数据为中心的训练方法，显著改善其在文本密集型图像理解与多图像推理上的表现，符合当下AI解决方案的需求。

苹果的新款MM1.5系列，参数范围从1B到30B，横跨密集模型和专家混合模型（MoE），成为大型语言模型开发的热点。其光学字符识别（OCR）能力的提升，使其能够处理高达4M像素分辨率的图像并有效理解富含文本的视觉内容。通过监督微调（SFT）对高质量多图像数据的优化，模型在多图像推理上的表现尤为突出，为教育行业AI解决方案和税务AI咨询提供了坚实基础。

横跨密集模型和专家混合模型

研究表明，小尺寸模型在多样的下游任务中，凭借通用性和高效性，展现出强大的潜力。MM1.5在30B参数内表现优异，符合缩放定律。这种性能的升华，无疑将为杭州AI企业服务及浙江AI解决方案带来新的机遇。MM1.5的功能扩展到视频理解和移动用户界面（UI）定制，为杭州Langchain AI开发中的多模态应用注入新的活力。

通用性和高效性

MM1.5保持了与MM1一致的架构，并在高分辨率连续预训练和OCR数据使用上进行了优化。这些提升，尤其是高质量合成图像字幕的开发，为使用Langchain框架的AI案例创造了条件。研究团队通过广泛的消融实验，验证了动态高分辨率在图像编码过程中的效果，确保每一步设计都能助力AI系统开发的前沿探索。

苹果的MM1.5模型不仅改善了文本呈现模式，更通过混合模式确保了多功能AI模型的灵活性，以期在不断演进的市场环境中保持领先地位。有利于AI应用定制服务和AI系统开发技术的发展。

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