LFM2-VL 是 Liquid AI 推出的专为低延迟和设备适应性部署而优化的视觉语言模型系列。
一、主要功能
-
高效推理：GPU 推理速度比同类视觉语言模型快两倍，在 RTX 4090 上处理 1024×1024 图像仅需 120ms。
-
支持原生分辨率：能够以 512×512 像素原生分辨率处理图像，大图自动切块并生成全局缩略图。
-
灵活调整：用户可在推理时实时调整图像 token 数量、分块大小，无需重新训练即可平衡速度与精度。
-
开源友好：已在 Hugging Face 开源，并附带 Colab 微调示例代码，兼容 Hugging Face transformers 和 TRL。
-
多模态融合：在图像描述、视觉问答和多模态推理等任务上保持竞争力。
二、技术原理
-
模块化架构：结合语言模型骨干、SigLIP2 NaFlex 视觉编码器和多模态投影器，其中投影器包含带像素解打乱的两层 MLP 连接器，可减少图像 token 数量并提高吞吐量。
-
训练数据：使用约 1000 亿多模态 token 进行训练，数据来源于开放数据集和内部合成数据。
-
版本差异：包括 LFM2-VL-450M 和 LFM2-VL-1.6B，分别针对资源受限环境和高端移动低延迟设备进行优化。
三、应用场景
-
智能手机：实时图像问答、拍照识物。
-
可穿戴设备：离线语音+视觉助手。
-
嵌入式系统：无人机、机器人等低功耗场景。
-
隐私敏感场景：完全离线运行，保障数据安全。
四、使用方法
-
下载模型：在 Hugging Face 上下载。
-
微调代码：使用 Colab 中的示例微调代码。
-
部署应用：根据具体应用场景调整参数，如图像 token 数量、分块大小等。
五、适用人群
-
开发者：可利用该模型进行多模态 AI 应用开发。
-
研究人员：可用于视觉语言相关研究。
-
企业用户：适用于需要低延迟、高精度视觉语言处理的企业。
六、优缺点介绍
-
优点：
-
高效性：推理速度快，适合实时应用。
-
灵活性：用户可根据需求调整参数。
-
开源性：方便开发者进行定制和优化。
-
多模态融合：在多种视觉语言任务中表现优异。
-
-
缺点：
-
许可限制：商业使用需满足特定条件，且完整许可文本尚未发布。
-
模型大小：虽然相对轻量，但对资源受限设备仍有一定要求。
-
分类标签：视觉语言模型、低延迟、高性能、多模态
TeleChat 是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型，提供了7B和12B两个版本的模型，以及它们的量化版本。该模型基于大量的中英文高质量语料进行训练，具备多种语言理解和生成能力。