以下文章来自于丨机器之心
刚刚宣布放弃造车项目的苹果公司，在当今的人工智能（AI）竞赛中落伍了。为了摆脱窘境，苹果近期放弃了造车项目，正在全面转向生成式AI领域，并且很快有了新动作，推出了一款被命名为「MM1」的多模态大模型。
从去年底开始，苹果已经加大了生成式 AI 的重视和投入。此前在 2024 苹果股东大会上，苹果 CEO 库克表示，今年将在生成式 AI 领域实现重大进展。此外，苹果宣布放弃 10 年之久的造车项目之后，一部分造车团队成员也开始转向 AI 业务。
如此种种，苹果向外界传达了加注生成式 AI 的决心。目前多模态领域的生成式 AI 技术和产品非常火爆，尤以 OpenAI 的 Sora 为代表，苹果当然也想要在该领域有所建树。
今日，在一篇由多位作者署名的论文《MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》中，苹果正式公布自家的多模态大模型研究成果 —— 这是一个具有高达 30B 参数的多模态 LLM 系列。
该团队在论文中探讨了不同架构组件和数据选择的重要性。并且，通过对图像编码器、视觉语言连接器和各种预训练数据的选择，他们总结出了几条关键的设计准则。具体来讲，本文的贡献主要体现在以下几个方面。
首先，研究者在模型架构决策和预训练数据选择上进行小规模消融实验，并发现了几个有趣的趋势。建模设计方面的重要性按以下顺序排列：图像分辨率、视觉编码器损失和容量以及视觉编码器预训练数据。
其次，研究者使用三种不同类型的预训练数据：图像字幕、交错图像文本和纯文本数据。他们发现，当涉及少样本和纯文本性能时，交错和纯文本训练数据非常重要，而对于零样本性能，字幕数据最重要。这些趋势在监督微调(SFT)之后仍然存在，这表明预训练期间呈现出的性能和建模决策在微调后得以保留。
最后，研究者构建了 MM1，一个参数最高可达 300 亿（其他为 30 亿、70 亿）的多模态模型系列， 它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，不仅在预训练指标中实现 SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。
具体来讲，预训练模型 MM1 在少样本设置下的字幕和问答任务上，要比 Emu2、Flamingo、IDEFICS 表现更好。监督微调后的 MM1 也在 12 个多模态基准上的结果也颇有竞争力。
得益于大规模多模态预训练，MM1 在上下文预测、多图像和思维链推理等方面具有不错的表现。同样，MM1 在指令调优后展现出了强大的少样本学习能力。
