ml-फेर्रेट एक एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग लैंग्वेज मॉडल (MLLM) है जो विभिन्न प्रकार के संदर्भों को स्वीकार करता है और बहु-मोडल वातावरण में प्रतिक्रियाशील रूप से सटीक लोकेशन प्रदान करता है। यह मिश्रित क्षेत्रीय प्रतिनिधित्व और स्थान-संवेदनशील दृश्य नमूनाकार को जोड़ता है, जो सूक्ष्म और खुले शब्दावली उद्धरण और लोकेशन का समर्थन करता है। इसके अतिरिक्त, ml-फेर्रेट में GRIT डेटासेट (लगभग 11 लाख नमूने) और फेर्रेट-बेंच मूल्यांकन बेंचमार्क शामिल हैं।