MM1.5 बहुविध मॉडल बड़े भाषा मॉडल (MLLMs) की एक श्रृंखला है, जिसका उद्देश्य टेक्स्ट-समृद्ध छवि समझ, दृश्य संदर्भ स्पष्टीकरण और ग्राउंडिंग और बहु-छवि तर्क क्षमताओं को बढ़ाना है। यह मॉडल MM1 आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो डेटा-केंद्रित मॉडल प्रशिक्षण पद्धति का उपयोग करता है, और व्यवस्थित रूप से पूरे मॉडल प्रशिक्षण जीवनचक्र में विभिन्न डेटा मिश्रणों के प्रभाव का पता लगाता है। MM1.5 मॉडल 1B से 30B पैरामीटर तक भिन्न होते हैं, जिसमें घने और मिश्रित विशेषज्ञ (MoE) वेरिएंट शामिल हैं, और व्यापक अनुभवजन्य और एबलेशन अध्ययनों के माध्यम से, विस्तृत प्रशिक्षण प्रक्रिया और निर्णय अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जो भविष्य के MLLM विकास अनुसंधान के लिए मूल्यवान मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।