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Appleの研究者、マルチモーダルLLM「MM1」の論文発表 視覚タスクではGPT-4Vに匹敵
MM1は、画像とテキストのペア、画像とテキストの混合データ、テキストのみのデータの混合でトレーニング... MM1は、画像とテキストのペア、画像とテキストの混合データ、テキストのみのデータの混合でトレーニングされている。Mixture-of-Experts(MoE)や教師あり微調整でパラメータを300億までスケールアップすることで、比較的コンパクトなサイズでも競合するMLLMに匹敵する結果をベンチマークで達成したとしている。 視覚タスクでは、米OpenAIの「GPT-4V」や米Googleの「Gemini」に匹敵している。 MM1のアーキテクチャなどは公開されていない。Appleの研究者らは論文の結論を「ここで得られた知見が、コミュニティが特定の単一モデルアーキテクチャやデータ戦略を超えて、強力なモデルを構築するのに役立つことを願っている」と結んだ。 Appleの研究者らは、昨年12月ごろから複数のLLM関連の論文を発表してきた。 Appleのティム・クックCEOは2月の業績発表で、年内にAI分
2024/03/18 リンク