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

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

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

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

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とデバイス端でのデプロイに特化しており、品質、速度、メモリ効率の面で新たな基準を確立しています。

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混合モデルで、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Transformers多言語

LFM2-350MはLiquid AIによって開発された第2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、3億5000万のパラメータを持ち、複数の言語をサポートし、エッジコンピューティングシナリオに適しています。

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とデバイス端末のデプロイに特化しており、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。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2-700M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とデバイス端末でのデプロイに特化して設計され、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Transformers多言語

LFM2-350MはLiquid AIによって開発された混合モデルで、エッジAIとデバイス端末デプロイに特化して設計され、高効率な訓練と推論能力を備えています。

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