据介绍，研究团队首先在模型架构决策和预训练数据上进行小规模消融实验。之后利用混合专家（Mixture of Experts）架构及一种名为 Top-2 Gating 的方法构建了 MM1 模型，号称不仅在预训练指标中实现了最好的性能表现，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。
研究表明，图像分辨率和图像标记数量对模型性能影响较大，视觉语言连接器对模型的影响较小，不同类型的预训练数据对模型的性能有不同的影响。 广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，所有文章均包含本声明。研究人员对“MM1”模型进行了测试，号称 MM1-3B-Chat 和 MM1-7B-Chat 优于市面上绝大多数相同规模的模型。MM1-3B-Chat 和 MM1-7B-Chat 在 VQAv2、TextVQA、ScienceQA、MMBench、MMMU 和 MathVista 中表现尤为突出，但是整体表现不如谷歌的 Gemini 和 OpenAI 的 GPT-4V。注意到，苹果研究团队相关论文主要是利用 MM1 模型做实验，通过控制各种变量，找出影响模型效果的关键因素。 3 月 16 日消息，苹果公司旗下研究团队近日在 ArXiv 中公布了一篇名为《MM1：Methods， Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》的论文，其中介绍了一款 “MM1”多模态大模型，该模型提供 30 亿、70 亿、300 亿三种参数规模，拥有图像识别和自然语言推理能力。
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