マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の進歩により、画像とビデオ関連のタスク（ビジュアルクエスチョン・アンサーリング、ナレーション生成、インタラクティブ編集など）は革命的な進歩を遂げました。しかし、ビデオコンテンツのきめ細かい理解を実現するには、依然として大きな課題が残されています。この課題には、ピクセルレベルのセグメンテーション、言語記述を伴うトラッキング、特定のビデオプロンプトに対するビジュアルクエスチョン・アンサーリングなどのタスクが含まれます。最新の最先端のビデオ認識モデルは、セグメンテーションとトラッキングのタスクで優れた性能を発揮していますが、オープンエンドな言語理解と対話能力はまだ不十分です。さらに

最近、アップルのAI研究チームは、次世代のマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）ファミリーであるMM1.5を発表しました。このモデルシリーズは、テキストや画像などの様々なデータタイプを組み合わせることで、複雑なタスクに対するAIの理解能力の高さを示しています。ビジュアルクエスチョン・アンサーリング、画像生成、マルチモーダルデータの解釈といったタスクは、これらのモデルによってより効果的に解決できるようになります。マルチモーダルモデルにおける大きな課題の一つは、異なるデータタイプ間で効果的な相互作用をどのように実現するかです。以前のモデルは多くの場合、処理において…