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首个自回归的多模态模型，能够理解和生成图像、文本、音频和动作。为了统一不同的模态，将输入和输出——图像、文本、音频、动作、方框等，标记化到一个共享的语义空间中，然后使用单一的编码器-解码器变换模型来处理它们。由于训练如此多样化的模态极其困难，提出了各种架构改进以稳定模型。从零开始训练的模型，在一个大型多模态预训练语料库上进行训练，该语料库来源于多种渠道，使用多模态去噪目标混合。为了学习广泛的技能，比如遵循多模态指令，构建并微调了一个由120个现有数据集组成的集合，其中包括提示和增强。通过单一的统一模型，统一输入输出 2 在 GRIT 基准测试中实现了最先进的性能，并在包括图像生成与理解、文本理解、视频和音频理解以及机器人操控等30多个基准测试中取得了强有力的成绩。

它基于区区70亿参数构建，并经过大量多模态数据的精心训练（包括10亿图像-文本配对、1万亿文本标记，以及大量的视频、图像和3D内容）。在超过35个不同的基准测试中表现出色，统一输入输出 2 不仅仅是人工智能领域的一步，而是一大跃进，展示了多模态训练在理解和生成复杂、跨媒介内容方面的巨大潜力。

所有模型发布给研究社区。

详细的区看看： https://unified-io-2.allenai.org/ 和 https://github.com/allenai/unified-io-2