لدينا @LiquidAI_ LFM2-Audio-1.5 باختصار: - كل من النص والصوت في - مخرج نص وصوت - 1.5B -> يعمل محليا - رخصة الوزن المفتوح

نواصل توسيع نطاق سلسلة LFM2 @LiquidAI_ الخاصة بنا من نماذج اللغات فائقة الكفاءة باستخدام LFM2-2.6B

لقد قمنا بتدريب طراز @LiquidAI_ LFM2-350M 1400x إلى ما هو أبعد من "الحوسبة المثلى" > قوانين تحجيم شينشيلا: ~ 20 رمزا لكل معلمة > LFM2-350M: ~28,000 رمز لكل معلمة (1400 مرة أكثر) لماذا؟ لأن شينشيلا تتعلق فقط بحوسبة التدريب ، بينما نهتم بتكلفة الاستدلال