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Descubre cómo LFM2VL, un modelo fundacional de visión y lenguaje de Liquid AI, transforma la IA en dispositivos locales con eficiencia y velocidad.
puntos clave
Los avances tecnológicos continuos están remodelando el campo de la inteligencia artificial, y la reciente introducción del LFM2VL nos empuja aún más allá. Desarrollado por Liquid AI, este avanzado modelo fundacional de visión y lenguaje redefine las expectativas de eficiencia y rendimiento de la IA sin sacrificar la calidad. Fundamentado en el enfoque de Liquid AI hacia el desarrollo de modelos compactos de IA, LFM2VL no solo optimiza su rendimiento en dispositivos locales, sino que además, al ser un open-source foundation model, proporciona un recurso valioso para la comunidad tecnológica global.
LFM2VL es un conjunto de modelos multimodales rápidos de visión-lenguaje. Estratégicamente diseñado para mejorar la velocidad y precisión de las interacciones visión-lenguaje, se anticipa a una nueva ola de aplicaciones de inteligencia artificial.
El desarrollo de LFM2VL es el fruto de Liquid AI, una empresa que se inició en el MIT-CSIL. Liquid AI adoptó un enfoque innovador hacia el diseño de inteligencia artificial, optando por desarrollar modelos compactos de IA enfocados en la eficiencia y la velocidad, en lugar de seguir la tendencia hacia los modelos más grandes.
El LFM2VL se compone de tres componentes principales: la columna vertebral del modelo de lenguaje, el codificador de visión y el proyector multimodal. Dado el compromiso de Liquid AI con la eficiencia, cada uno de estos componentes ha sido diseñado y optimizado cuidadosamente para mejorar el rendimiento general del modelo (KW Foundation).
Se encuentra en tres versiones modeladas con 350M, 700M y 1.2B parámetros, respectivamente, siempre manteniendo un rendimiento óptimo en dispositivos locales.
El entrenamiento de LFM2VL se realiza utilizando un enfoque híbrido de pre-entrenamiento progresivo y fusión de visión-lenguaje. Este enfoque se aplica utilizando una combinación de datos provenientes de diversas fuentes, incluyendo datos abiertos y sintéticos, mejorando la calidad y robustez del modelo (Aibase URL).
Los benchmarking de LFM2VL demuestran su rendimiento superior: el modelo logra hasta el doble de velocidad de inferencia que otros modelos de visión-lenguaje open source. Desempeña tareas de QA del mundo real, Info VQA y OCR Bench con resultados notoriamente buenos.
La baja latencia obtenida es un atributo esencial para una amplia gama de aplicaciones prácticas, incluyendo asistentes móviles y sistemas embebidos, cuyo rendimiento óptimo a menudo depende del rápido procesamiento y respuesta de los modelos de IA (BusinessWire).
En comparación con otros modelos de visión-lenguaje open source, LFM2VL ofrece varias ventajas distintivas. A saber, la capacidad de realizar su trabajo de forma local, sin depender de la nube, mejora la privacidad, reduce costos y acelera el tiempo de respuesta.
Liquid AI ha sugerido múltiples usos prometedores para este modelo:
Debido a su baja latencia, LFM2VL puede proporcionar subtítulos en tiempo real para videos y transmisiones en vivo.
LFM2VL puede dar vida a chatbots altamente interactivos con la capacidad de procesar y responder a comandos visuales.
La eficiencia y velocidad de LFM2VL pueden hacer realidad la búsqueda visual en tiempo real en aplicaciones móviles y de escritorio.
LFM2VL es igualmente útil para integrarse en sistemas avanzados de robótica, Internet de las Cosas (IoT), cámaras inteligentes y asistentes móviles.
El licenciamiento se maneja bajo la licencia LFM1.0, que ofrece acceso gratuito a startups y la comunidad de investigación, con restricciones para empresas en función de su facturación.
Liquid AI proporciona la integración con Leap, una plataforma destinada a simplificar el prototipado en aplicaciones móviles y dispositivos edge. Esta plataforma permite acelerar la adopción de LFM2VL (BusinessWire).
LFM2VL representa una importante contribución al campo de la inteligencia artificial eficiente y la visión y lenguaje open source. Con su compactibilidad, baja latencia y capacidad adaptativa, LFM2VL tiene un fuerte potencial para transformar la experiencia de usuario y la relación que establecemos con la tecnología.
Esperamos que este informe profundo haya sido útil para aquellos interesados en comprender el gran valor que ofrece LFM2VL y su potencial para redefinir el futuro de la IA.
LFM2VL es un conjunto de modelos multimodales rápidos de visión-lenguaje, desarrollado por Liquid AI.
LFM2VL puede usarse para una variedad de aplicaciones, desde subtítulos en tiempo real hasta búsqueda visual.
LFM2VL supera a otros modelos en varias métricas, incluyendo eficiencia y velocidad de inferencia.
Sí, LFM2VL es un modelo de código abierto.
LFM2VL consta de tres componentes principales: la columna vertebral del modelo de lenguaje, el codificador de visión y el proyector multimodal.
Se utiliza un enfoque híbrido de preentrenamiento progresivo y fusión de visión-lenguaje.
Puede acceder a LFM2VL a través de la licencia LFM1.0 y la plataforma Leap de Liquid AI.
