В последние годы растет спрос на легкие модели искусственного интеллекта, особенно на платформах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные устройства и персональные компьютеры. Как уменьшить размер модели и вычислительные затраты, обеспечивая при этом производительность, стало важным направлением исследований. В этой статье будет представлена SmolVLM, недавно выпущенная Hugging Face, модель визуального языка с двумя параметрами, разработанная специально для вывода на стороне устройства. Она добилась значительных прорывов в скорости и эффективности и предоставляет решения для применения задач визуального языка с низким уровнем ресурсов. устройства. Новые возможности.
В последние годы растет спрос на применение моделей машинного обучения для решения зрительных и языковых задач, но большинство моделей требуют огромных вычислительных ресурсов и не могут эффективно работать на персональных устройствах. Особенно небольшие устройства, такие как ноутбуки, потребительские графические процессоры и мобильные устройства, сталкиваются с огромными проблемами при обработке задач визуального языка.
Возьмем в качестве примера Qwen2-VL, хотя он и обладает отличной производительностью, но имеет высокие требования к аппаратному обеспечению, что ограничивает его возможности использования в приложениях реального времени. Поэтому разработка облегченных моделей для работы с меньшими ресурсами стала важной необходимостью.
Hugging Face недавно выпустила SmolVLM, модель визуального языка с двумя параметрами, специально разработанную для рассуждений на стороне устройства. SmolVLM превосходит другие аналогичные модели с точки зрения использования памяти графического процессора и скорости генерации токенов. Его основной особенностью является возможность эффективной работы на небольших устройствах, таких как ноутбуки или графические процессоры потребительского уровня, без ущерба для производительности. СмолВЛМ находит идеальный баланс между производительностью и эффективностью, решая проблемы, которые было трудно преодолеть в предыдущих аналогичных моделях.
По сравнению с Qwen2-VL2B, SmolVLM генерирует токены в 7,5–16 раз быстрее благодаря оптимизированной архитектуре, которая делает возможным упрощенный вывод. Такая эффективность не только приносит практическую пользу конечным пользователям, но и значительно повышает удобство работы с пользователем.
С технической точки зрения SmolVLM имеет оптимизированную архитектуру, которая поддерживает эффективный вывод на стороне устройства. Пользователи даже могут легко выполнить тонкую настройку Google Colab, значительно снизив порог экспериментирования и разработки.
Благодаря небольшому объему памяти SmolVLM может бесперебойно работать на устройствах, которые ранее не могли поддерживать аналогичные модели. При тестировании 50-кадрового видео на YouTube SmolVLM показала хорошие результаты, набрав 27,14%, и опередила две более ресурсоёмкие модели по потреблению ресурсов, продемонстрировав сильную адаптивность и гибкость.
SmolVLM — важная веха в области визуальных языковых моделей. Его запуск позволяет выполнять сложные задачи визуального языка на повседневных устройствах, заполняя важный пробел в существующих инструментах искусственного интеллекта.
SmolVLM не только отличается скоростью и эффективностью, но также предоставляет разработчикам и исследователям мощный инструмент для облегчения обработки визуального языка без дорогостоящих затрат на оборудование. Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает становиться все более популярной, такие модели, как SmolVLM, сделают мощные возможности машинного обучения более доступными.
демо: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM
Выделять:
SmolVLM — это модель визуального языка с двумя параметрами, запущенная Hugging Face, специально разработанная для рассуждений на стороне устройства. Она работает эффективно и не требует высокопроизводительного оборудования.
Скорость генерации его токенов в 7,5–16 раз выше, чем у аналогичных моделей, что значительно повышает удобство работы пользователей и эффективность приложений.
В тесте SmolVLM продемонстрировал высокую адаптивность и смог добиться хороших результатов даже без обучения видеоданным.
Появление SmolVLM знаменует собой важный прорыв в упрощенной разработке моделей визуального языка. Он не только улучшает взаимодействие с пользователем, но и предоставляет разработчикам и исследователям более удобные инструменты. В будущем эффективные и легкие модели, такие как SmolVLM, будут играть роль в большем количестве сценариев и способствовать более широкому применению технологий искусственного интеллекта.