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LFM2.5-Encoder
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LiquidAI 发布 LFM2.5-Encoder，用于高效的设备端多语言任务
LiquidAI 发布了 LFM2.5-Encoder，这是一个多语言双向编码器模型，提供 2.5 亿和 3.5 亿参数两种尺寸。该模型基于 LFM 架构构建，专为高效的设备端性能而设计，包括通过 WebGPU 在网页浏览器中运行。它支持针对 15 种语言的各种任务进行微调，并且在其尺寸下表现强劲，可与其他编码器媲美，并优于该开发者之前的检索模型。
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LiquidAI 发布 LFM2.5 多语言双向编码器
LiquidAI 发布了两款基于 LFM2 架构的新型多语言双向编码器 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M。这些模型专为设备端效率和跨 15 种语言的各种下游任务微调而设计。较小的 230M 模型针对低延迟和内存进行了优化，而较大的 350M 模型则追求最高质量，两者都提供 8k 上下文窗口和具有竞争力的性能。