• MiniCPM-o 2.6がGPT-4o Gemini 1.5 ProやClaude 3.5 Sonnetを凌駕する結果を出しており、in-context learning機能を持っている。
  • MiniCPM-o 2.6は新しいタスクや情報に適応し学習する際に追加のトレーニングや微調整を必要としない。
  • Time-Division Multiplexing (TDM)やFlexible Voice Configurationsに対応している。
  • モデルの重みはオープンソースであり、コードは公開されている。
  • MiniCPMは多くの未評価機能を持つ素晴らしいモデルである。

MiniCPM-o 2.6は非常に優れたモデルであり、in-context learning機能を持つ点が特に注目される。オープンソースのモデルとして、柔軟なVoice ConfigurationsやTDMに対応しており、多くの可能性を秘めている。これからのAI技術の進化に期待が持てる。詳細はYouTubeチャンネルやGenAI Courses & Projectsをチェックしてみよう。

元記事: https://medium.com/data-science-in-your-pocket/minicpm-o-2-6-open-sourced-llm-beats-gpt4o-claude3-5-on-multi-modal-tasks-cb795fe25f2d