LFM2.5-Encoders for Fast Long-Context Inference on CPU
Artikelbild eller återanvändbart omslag för Hugging Face
Liquid AI har lanserat LFM2.5-Encoders, små språkmodeller (230 miljoner och 350 miljoner parametrar) som är optimerade för att köra snabbt på vanliga datorprocessorer.
De klarar 8 192 tokens på en gång och är ungefär 3,7 gånger snabbare än konkurrerande ModernBERT på långa texter — en 8 192-tokens text tar cirka 28 sekunder istället för 90 sekunder. Modellerna är tränade för att förstå text bidirektionellt och kan användas för klassificering, routing, detektering av personlig information och andra uppgifter som körs dygnet runt. Du kan ladda hem dem fritt och finjustera dem för dina egna behov.
At 8,192 tokens, ModernBERT-base takes over a minute and a half per forward pass versus about 28s for LFM2.5-Encoder-230M.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör Hugging Face.
Mer att läsa
Outside of tech there has been no financial payoff to US companies for using AI, now viewed as a margin-hurting cost center, as VC-backed firms burn more tokens
Techmeme för 3 tim sedan
Source: Replit recently moved most AI spend from Anthropic to OpenAI, which gave 30%+ off in a deal worth $100M+/year, after Anthropic discontinued its discount
Techmeme för 5 tim sedan
A look at Alpha School, a network of private schools that claims to teach kids 2x as fast using AI; data shows ~50% of K-8 students missed this goal in math
Techmeme för 7 tim sedan
Block’s new voice model sounds eerily human
TechCrunch AI för 9 tim sedan