Машинное обучение RU

🚀 Отличный релиз компактной модели VLM!

LiquidA представили LFM2-VL — vision-language модели, которпя эффективно работают на всём: от смартфонов и ноутбуков до носимых и встраиваемых устройств.

Что внутри:
- Расширение системы LFM2 в мультимодальность (текст + изображения)
- Поддержка нативного разрешения до 512×512
- Модульная архитектура: language-backbone + SigLIP2 NaFlex vision encoder + лёгкий мультимодальный проектор для сжатия image tokens
- Крупные изображения разбиваются на патчи + миниатюры для контекста, что сохраняет детали и общий вид сцены

Две версии под разные задачи:
- LFM2-VL-450M (<0.5B параметров) — для ограниченных устройств
- LFM2-VL-1.6B — больше возможностей, но всё ещё подходит для single-GPU и мобильных сценариев

Обе модели позволяют настраивать лимит image tokens и количество патчей для баланса скорости и качества без повторного обучения.

Тренировка:
- 100B мультимодальных токенов из открытых и синтетических датасетов
- Поэтапное смешение текстового и визуального обучения
- На бенчмарках RealWorldQA и OCRBench — конкурентные результаты
- На GPU — до 2× быстрее аналогов

📌 Доступны на huggingface под лицензией Apache 2.0

https://www.liquid.ai/blog/lfm2-vl-efficient-vision-language-models

👍4❤2

www.tgoop.com/machinelearning_ru/2876

1.67K viewsAug 13 at 11:21

🚀 Отличный релиз компактной модели VLM!

LiquidA представили LFM2-VL — vision-language модели, которпя эффективно работают на всём: от смартфонов и ноутбуков до носимых и встраиваемых устройств.

Что внутри:
- Расширение системы LFM2 в мультимодальность (текст + изображения)
- Поддержка нативного разрешения до 512×512
- Модульная архитектура: language-backbone + SigLIP2 NaFlex vision encoder + лёгкий мультимодальный проектор для сжатия image tokens
- Крупные изображения разбиваются на патчи + миниатюры для контекста, что сохраняет детали и общий вид сцены

Две версии под разные задачи:
- LFM2-VL-450M (<0.5B параметров) — для ограниченных устройств
- LFM2-VL-1.6B — больше возможностей, но всё ещё подходит для single-GPU и мобильных сценариев

Обе модели позволяют настраивать лимит image tokens и количество патчей для баланса скорости и качества без повторного обучения.

Тренировка:
- 100B мультимодальных токенов из открытых и синтетических датасетов
- Поэтапное смешение текстового и визуального обучения
- На бенчмарках RealWorldQA и OCRBench — конкурентные результаты
- На GPU — до 2× быстрее аналогов

📌 Доступны на huggingface под лицензией Apache 2.0

https://www.liquid.ai/blog/lfm2-vl-efficient-vision-language-models

BY Машинное обучение RU