PyLateは、文の類似度計算と情報検索に特化したツールキットで、さまざまなデータセットで効率的な情報検索タスクを実行でき、関連分野の研究とアプリケーションに強力なサポートを提供します。このモデルは8つの言語をサポートし、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Safetensors多言語

LFM2-VL-3BはLiquid AIが開発したマルチモーダル視覚言語モデルで、LFM2バックボーンアーキテクチャに基づいて構築されており、強力な視覚理解と推論能力を備えており、特に細粒度な感知タスクで優れた性能を発揮します。このモデルは、テキストと画像の入力を効率的に処理することができ、最大512×512解像度の原生画像処理をサポートしています。

マルチモーダルTransformers多言語

これはafkfatih/LFM2-8B-A1B-TRモデルの量子化バージョンで、さまざまなGGUF量子化形式を提供します。このモデルは80億パラメータの多言語大規模言語モデルで、特にトルコ語に最適化されており、英語、中国語、アラビア語など9種類の言語をサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2-8B-A1B-qx86-hi-mlxはMLX形式に基づく高効率推論モデルで、LiquidAI/LFM2-8B-A1Bから変換されました。このモデルはハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、推論タスクで卓越した効率を発揮し、特に複雑な論理推論タスクに長けており、同時に多言語処理をサポートします。

自然言語処理Mlx多言語

これはLiquidAI/LFM2-8B-A1Bモデルを基に変換された8ビット量子化バージョンで、Apple MLXフレームワーク用に最適化されています。このモデルは80億パラメータのハイブリッドエキスパートモデルで、多言語テキスト生成タスクをサポートしています。

自然言語処理Mlx多言語

LFM2-8B-A1Bは、Appleシリコンチップ用に最適化された8ビット量子化のMLX構築バージョンで、エキスパート混合（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータは約80億、各トークンのアクティブパラメータは約10億で、デバイス端での高速推論をサポートします。

自然言語処理Mlx英語

Tiny-Purr-350MはLiquidAI/LFM2 - 350Mをベースに微調整された会話モデルで、Tiny - Purr - 2データセットで訓練されており、自由で友好的な猫をテーマとした会話スタイルの返信能力を持ち、中国語と英語の両方に対応しています。

自然言語処理Peft多言語

これはLiquidAIのLFM2-1.2B-RAGモデルのGGUF量子化バージョンで、検索強化生成(RAG)タスクに特化して最適化されています。このモデルは様々な量子化処理が施されており、bf16からQ2_Kまでの複数の量子化レベルを提供し、さまざまなハードウェア条件と性能要件に対応しています。

自然言語処理Gguf

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代のハイブリッドモデルで、エッジAIとデバイス端末のデプロイメントに特化して設計されており、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しています。このモデルは革新的なハイブリッドLiquidアーキテクチャを採用し、乗算ゲートと短い畳み込みを備えており、多言語処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代の混合モデルで、エッジAIとデバイス端のデプロイに特化して設計されています。このモデルは、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立し、特にリソースが制限された環境での動作に適しています。

自然言語処理Gguf多言語

これはLiquidAI/LFM2-350M-ENJP-MTモデルの静的量子化バージョンで、英語と日本語の双方向翻訳タスクをサポートし、エッジコンピューティングシナリオ向けに最適化されており、さまざまなハードウェア要件に対応するための複数の量子化オプションを提供します。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2-Audio-1.5BはLiquid AIが提供する最初のエンドツーエンドの音声基礎モデルで、低遅延とリアルタイム対話に特化して設計されています。このモデルはわずか15億パラメータで、シームレスな対話インタラクションを実現し、パラメータ規模がはるかに大きいモデルと匹敵する能力を持っています。

マルチモーダルSafetensors英語

Luth-LFM2-700Mは、Liquid AIのLFM2-700Mモデルをフランス語で微調整したバージョンです。このモデルはLuth-SFTデータセットで訓練され、フランス語の命令遵守、数学、一般知識の推論能力が大幅に向上し、同時に元の英語能力を維持しています。

自然言語処理Transformers多言語

これはLiquidAIのLFM2-VL-1.6Bモデルの量子化バージョンで、llama.cppを使用してimatrix量子化処理を行い、複数の量子化レベルを選択でき、さまざまなハードウェア条件で視覚言語モデルを効率的に実行できます。

マルチモーダルGguf

日本のレシートビジュアル言語モデルlfm2 - 450Mは、日本のレシートを理解して処理するために特別に開発されたビジュアル言語モデルです。これはLiquidAIのLFM2 - VL - 450M基礎モデルに基づいて構築されており、レシート画像を分析し、構造化情報を抽出し、レシート内容に関する質問に答え、日本語と英語で詳細な説明を提供することができます。

マルチモーダルTensorboard多言語

Luth-LFM2-350Mは、Liquid AIと共同開発されたフランス語最適化言語モデルで、LFM2-350MをベースにLuth-SFTデータセットでフランス語の微調整を行っています。このモデルは、英語能力を維持しながら、フランス語の命令遵守、数学的推論、一般知識の質問応答能力を大幅に向上させています。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2-1.2BはLiquidAIによって開発された多言語テキスト生成モデルで、英語、中国語、アラビア語などの多言語をサポートし、テキスト創作などのシーンに強力な支援を提供します。このモデルはMLXで最適化されており、Appleシリコンチップに特に適合しています。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2-1.2BはLiquidAIが開発した12億パラメータ規模の多言語テキスト生成モデルで、Appleシリコンチップに最適化されています。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代のハイブリッドモデルで、エッジAIとデバイス端末デプロイ向けに設計され、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しました。

自然言語処理Gguf多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代のハイブリッドモデルで、エッジAIとデバイス端デプロイ向けに設計され、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しました。

自然言語処理Gguf多言語