Liquid AI ने दो ओपन-वेट एन्कोडर मॉडल, LFM2.5-Encoder-230M और LFM2.5-Encoder-350M जारी किए हैं, जो CPU पर कुशल लंबे-संदर्भ अनुमान के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये मॉडल 8,196 टोकन के संदर्भ का समर्थन करते हैं और मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग का उपयोग करके LFM2 डिकोडर बैकबोन को बाइडायरेक्शनल एन्कोडर्स में बदलकर बनाए गए हैं।
- मॉडल GLUE, SuperGLUE और बहुभाषी कार्यों पर बड़े एन्कोडर्स के बराबर या बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
- CPU पर 8,196 टोकन पर LFM2.5-Encoder-230M, ModernBERT-base से लगभग 3.7× तेज़ है।
- दोनों मॉडल वर्गीकरण, रूटिंग और निष्कर्षण कार्यों के लिए फाइन-ट्यूनिंग के लिए उपलब्ध हैं।
यह रिलीज मान्य हार्डवेयर पर चलने वाले उच्च-वॉल्यूम उत्पादन NLP अनुप्रयोगों के लिए जनरेटिव LLMs की तुलना में सस्ती और तेज़ विकल्प प्रदान करने के उद्देश्य से है।