Liquid AI modèle multimodal open source de petite taille : extraire directement des images en tant que données structurées JSON côté terminal

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Création du résumé en cours
Selon le suivi Beating, Liquid AI a open source deux petits modèles multimodaux : LFM2.5-VL-1.6B-Extract et LFM2.5-VL-450M-Extract.
Les nouveaux modèles ont été spécialement optimisés pour l'extraction de données structurées à partir d'images, permettant de convertir directement des images en format JSON sur l'appareil en fonction de la liste de champs spécifiée par l'utilisateur, évitant ainsi l'étape de génération de texte complet puis de réanalyse par les modèles multimodaux traditionnels.

Les nouveaux modèles proposent deux configurations de paramètres : 1,6 milliard (1.6B) et 450 millions (450M), et sont publiés sous la licence LFM Open License v1.0.
Les évaluations officielles montrent que ces modèles excellent dans des scénarios tels que la numérisation de documents, la compréhension des cabines de véhicules et la détection industrielle.
Dans les tests de référence, le modèle 1,6B peut rivaliser avec des modèles multimodaux généraux de 4 milliards (4B), tandis que le modèle 450M peut être comparé à des modèles de 2 milliards (2B).

Au niveau du déploiement, les nouveaux modèles ont été adaptés à divers matériels intelligents et puces d'appareils en périphérie (SoC), permettant un déploiement hors ligne dans des scénarios tels que la compréhension des cabines de véhicules, la numérisation de documents et la détection industrielle.
Liquid AI a désormais mis à disposition le téléchargement des poids du modèle sur la plateforme Hugging Face.
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