En los últimos años, ha habido una demanda creciente de modelos ligeros de IA, especialmente en plataformas con recursos limitados, como dispositivos móviles y computadoras personales. Cómo reducir el tamaño del modelo y el costo computacional garantizando al mismo tiempo el rendimiento se ha convertido en una importante dirección de investigación. Este artículo presentará SmolVLM lanzado recientemente por Hugging Face, un modelo de lenguaje visual de parámetros 2B diseñado específicamente para la inferencia del lado del dispositivo. Ha logrado avances significativos en velocidad y eficiencia y proporciona soluciones para la aplicación de tareas de lenguaje visual con bajos recursos. Dispositivos Nuevas posibilidades.
En los últimos años, ha habido una demanda creciente de la aplicación de modelos de aprendizaje automático en tareas de visión y lenguaje, pero la mayoría de los modelos requieren enormes recursos informáticos y no pueden ejecutarse de manera eficiente en dispositivos personales. Los dispositivos especialmente pequeños, como ordenadores portátiles, GPU de consumo y dispositivos móviles, se enfrentan a enormes desafíos a la hora de procesar tareas de lenguaje visual.
Tomando como ejemplo Qwen2-VL, aunque tiene un rendimiento excelente, tiene altos requisitos de hardware, lo que limita su usabilidad en aplicaciones en tiempo real. Por lo tanto, desarrollar modelos livianos para funcionar con menores recursos se ha convertido en una necesidad importante.
Hugging Face lanzó recientemente SmolVLM, un modelo de lenguaje visual de parámetros 2B especialmente diseñado para el razonamiento del lado del dispositivo. SmolVLM supera a otros modelos similares en términos de uso de memoria de GPU y velocidad de generación de tokens. Su característica principal es la capacidad de ejecutarse de manera eficiente en dispositivos más pequeños, como computadoras portátiles o GPU de consumo, sin sacrificar el rendimiento. SmolVLM encuentra un equilibrio ideal entre rendimiento y eficiencia, resolviendo problemas que eran difíciles de superar en modelos similares anteriores.
En comparación con Qwen2-VL2B, SmolVLM genera tokens entre 7,5 y 16 veces más rápido, gracias a su arquitectura optimizada, que hace posible una inferencia ligera. Esta eficiencia no sólo aporta beneficios prácticos a los usuarios finales, sino que también mejora enormemente la experiencia del usuario.
Desde una perspectiva técnica, SmolVLM tiene una arquitectura optimizada que admite una inferencia eficiente del lado del dispositivo. Los usuarios pueden incluso realizar ajustes fácilmente en Google Colab, lo que reduce considerablemente el umbral de experimentación y desarrollo.
Debido a su pequeña huella de memoria, SmolVLM puede funcionar sin problemas en dispositivos que antes no podían albergar modelos similares. Al probar un vídeo de YouTube de 50 fotogramas, SmolVLM obtuvo un buen rendimiento, con una puntuación del 27,14 %, y superó a los dos modelos que consumen más recursos en términos de consumo de recursos, lo que demuestra su gran adaptabilidad y flexibilidad.
SmolVLM es un hito importante en el campo de los modelos de lenguaje visual. Su lanzamiento permite ejecutar tareas complejas de lenguaje visual en dispositivos cotidianos, llenando un vacío importante en las herramientas de inteligencia artificial actuales.
SmolVLM no sólo destaca por su velocidad y eficiencia, sino que también proporciona a los desarrolladores e investigadores una potente herramienta para facilitar el procesamiento del lenguaje visual sin costosos gastos de hardware. A medida que la tecnología de IA siga volviéndose más popular, modelos como SmolVLM harán que las poderosas capacidades de aprendizaje automático sean más accesibles.
demostración: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM
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Destacar:
SmolVLM es un modelo de lenguaje visual de parámetros 2B lanzado por Hugging Face diseñado específicamente para el razonamiento del lado del dispositivo. Se ejecuta de manera eficiente y no requiere hardware de alta gama.
Su velocidad de generación de tokens es de 7,5 a 16 veces mayor que la de modelos similares, lo que mejora enormemente la experiencia del usuario y la eficiencia de las aplicaciones.
En la prueba, SmolVLM demostró una gran adaptabilidad y pudo alcanzar buenas puntuaciones incluso sin entrenamiento con datos de vídeo.
La aparición de SmolVLM marca un avance importante en el desarrollo ligero de modelos de lenguaje visual. No solo mejora la experiencia del usuario, sino que también proporciona a los desarrolladores e investigadores herramientas más convenientes. En el futuro, modelos eficientes y livianos como SmolVLM desempeñarán un papel en más escenarios y promoverán una aplicación más amplia de la tecnología de inteligencia artificial.