نقدم لك Liquid Nanos ⚛️ - عائلة جديدة من الطرز الصغيرة للغاية الخاصة بالمهام التي توفر أداء من فئة GPT-4o أثناء التشغيل مباشرة على الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والسيارات والأجهزة المدمجة ووحدات معالجة الرسومات بأقل زمن انتقال وأسرع سرعة توليد. > حجم الموديل: 350 م إلى 2.6 مليار > مبنية على LFM2 ، بنية النموذج الفعال v2 الخاصة بنا > أداء تنافسي مع طرازات أكبر بمئات المرات > تمكين المهام الوكائية الأساسية: استخراج البيانات بدقة ، والترجمة متعددة اللغات ، واستدعاء الأداة ، والرياضيات ، و RAG. 1/ن

نحن نستخدم مجموعة من الأساليب للتقييمات الآلية ، وتقطير المعرفة ، و RL ، ودمج النماذج لتحسين أداء النموذج بشكل متكرر في مهمة معينة. النماذج الناتجة ، على الرغم من صغر حجمها ، تعمل بشكل تنافسي مع النماذج الأكبر بكثير. 2/ن

على سبيل المثال ، تم تصميم LFM2-350M-Extract و LFM2-1.2B-Extract لاستخراج المعلومات المهمة من مجموعة متنوعة من المستندات غير المهيكلة (مثل المقالات أو النصوص أو التقارير) إلى مخرجات منظمة مثل JSON أو XML أو YAML. وهي متوافقة مع المدخلات الإنجليزية والعربية والصينية والفرنسية والألمانية واليابانية والكورية والبرتغالية والإسبانية. توفر نماذج استخراج البيانات الخاصة بنا دفعة كبيرة في الصلاحية والدقة والإخلاص. على سبيل المثال ، يمكن ل LFM2-1.2B-Extract إخراج كائنات معقدة بلغات مختلفة على مستوى أعلى من Gemma 3 27B ، وهو نموذج يبلغ حجمه 22.5 ضعف حجمه ويقترب من أدائه إلى GPT-4o. 3/ن

نعلن عن ستة Nanos خاصة بالمهام في إصدارنا الأولي: > LFM2-Extract - نماذج متعددة اللغات 350M و 1.2B لاستخراج البيانات من نص غير منظم ، مثل تحويل رسائل البريد الإلكتروني للفواتير إلى كائنات JSON. > LFM2-350M-ENJP-MT - نموذج 350M للترجمة الإنجليزية ↔ اليابانية ثنائية الاتجاه. > LFM2-1.2B-RAG - نموذج 1.2B محسن للإجابة على الأسئلة طويلة السياق في مسارات RAG. > LFM2-1.2B-Tool - نموذج 1.2B مصمم لاستدعاء الوظائف واستخدام الأداة الوكيل. > LFM2-350M-Math - نموذج منطقي 350M لحل المشكلات الرياضية. 4/ن

قال ميخائيل باراخين (@MParakhin) ، كبير مسؤولي التكنولوجيا ، Shopify: "أجد أنه من المثير للإعجاب أن تقنية التدريب المسبق والتدريب الجديدة من Liquid تمكن LLMs السريعة والصغيرة من الأداء على قدم المساواة مع النماذج الحدودية مثل GPT-4o ، وهي أكبر من حيث الحجم ، في المهام المتخصصة". "تعمل Liquid في نفس الوقت على رفع مستوى الأداء والسرعة في طرازات الأساسات ، مما يتجاوز أحدث ما توصلت إليه التقنية. هذا هو السبب في أننا متحمسون للاستفادة من نماذجهم عبر منصات وخدمات Shopify ". 5 / ن

قال رانجيت باوا (@ronbawa) ، كبير مسؤولي الإستراتيجية والتكنولوجيا ، Deloitte U.S. 6 / n: "Deloitte متحمسة لفرصة التعاون مع Liquid الذكاء الاصطناعي ونموذج Nanos الجديد الخاص بهم ، والذي لديه القدرة على دفع أداء مماثل للنماذج الأكبر بتكلفة أقل"

"تمثل Liquid Nanos نقطة انعطاف قوية لأجهزة الكمبيوتر الذكاء الاصطناعي ، مما يوفر أداء على مستوى الحدود في شكل مضغوط وموفر للطاقة. في AMD ، نشارك هذا التركيز على قيادة الأداء لكل واط ونرى الذكاء على الجهاز مفتاحا لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ومستدام ، "قال مارك بيرماستر (@mpaper2000) ، كبير مسؤولي التكنولوجيا ونائب الرئيس التنفيذي لشركة AMD. 7 / ن