إطلاق مشفرات LFM2.5 لتسريع الاستدلال في السياقات الطويلة على المعالجات المركزية
أطلقت LiquidAI سلسلة مشفرات LFM2.5 بمقاسين (230M و350M) لمعالجة اللغة الطبيعية بكفاءة عالية على المعالجات المركزية، مع دعم سياق يصل إلى 8192 رمزًا. تتفوق هذه النماذج على ModernBERT-base في السرعة بنحو 3.7 ضعفًا عند معالجة النصوص الطويلة، حيث تتمكن من تصنيف عقد كاملة أو سجلات نقاش مطولة في أقل من 30 ثانية على معالج حاسوب محمول عادي. ورغم حجمها الصغير، تنافس النماذج الأكبر منها بكثير في مهام مثل GLUE وSuperGLUE والتصنيف متعدد اللغات، ما يجعلها خيارًا اقتصاديًا وسريعًا لتطبيقات الإنتاج المستمرة كالمصنفات ومرشحات الأمان وكاشفات المعلومات الشخصية.
الحقائق الأساسية
نموذج LFM2.5-Encoder-230M أسرع بنحو 3.7 مرات من ModernBERT-base عند معالجة سياق من 8192 رمزًا على المعالج المركزي
«At 8,192 tokens, ModernBERT-base takes over a minute and a half per forward pass versus about 28s for LFM2.5-Encoder-230M. This is about 3.7x faster.»
عرض المصدر ←المشفرات تدعم سياقًا يصل إلى 8192 رمزًا مع زيادة بطيئة في زمن الاستجابة كلما طالت المدخلات
«8,192-token context with latency that grows slowly as inputs get longer.»
عرض المصدر ←نموذج LFM2.5-Encoder-350M يحتل المرتبة الرابعة بين 14 نموذجًا في معايير الأداء، متفوقًا على نماذج أكبر منه بعشرة أضعاف
«LFM2.5-Encoder-350M ranks fourth of the 14 models. The three ahead of it are all larger, including a 3.5B model nearly 10 times its size.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر