Создание специализированных мультимодальных моделей с помощью LFM3
huggingface ·
Компания LiquidAI представила LFM3 — новое поколение Liquid Foundation Models, предназначенных для использования в качестве общей основы для специализированной мультимодальной интеллектуальной системы. Эта архитектура объединяет возможности обработки текста, зрения, аудио, омнимодального взаимодействия и принятия решений в шести отдельных моделях с количеством параметров около 2 миллиардов. Базовая модель LFM3-1.7B-Base использует гибридную смесь слоев и поиск с учетом аппаратного обеспечения (hardware-in-the-loop), что обеспечивает более высокую выразительность при использовании на 35% меньше параметров по сравнению с предшественником LFM2.5. Эти модели оптимизированы для развертывания на периферийных устройствах (edge) и отличаются низким временем отклика, небольшим объемом потребляемой памяти и поддержкой длинных контекстных окон до 256 тысяч токенов. Среди ключевых релизов: LFM3-1.7B для агентных задач, LFM3-VL-2B для визуального понимания и LFM3-Omni-2B для интегрированного аудиовизуального взаимодействия. Кроме того, серия d1 предлагает быстрые возможности структурированного принятия решений для приложений, требующих калиброванных ответов, а не генерируемого текста. Все модели имеют открытый вес (open-weight) и могут быть дообучены на одной видеокарте для адаптации к конкретным доменам, терминологии или задачам управления роботами.
huggingface