GPT
הוספת כלי
L

LFM2-350M-Math

קוד פתוח

LiquidAIother2025-08-25

  • transformers
  • safetensors
  • lfm2
  • text-generation
  • liquid

מודל זעיר לפתרון בעיות מתמטיות שמייצר שרשרת חשיבה קצרה במיוחד. הוא מתאים למי שרוצה יכולות היסק נקודתיות על מכשירי קצה חלשים בלי לטחון זיכרון וזמן עיבוד.

  • 354Mפרמטרים
  • 128,000טוקנים בהקשר
  • 681 MBמשקל הקבצים
  • 1,400הורדות בחודש

מה זה

המודל הזה נשען על LFM2 עם 354 מיליון פרמטרים בלבד, אבל עבר אימון ייעודי לפתרון בעיות מתמטיקה מורכבות בעזרת תהליכי היסק. LiquidAI ניסו לפתור כאן את אחת הבעיות המרכזיות של מודלי חשיבה: הפטפוט המיותר. בדרך כלל מודל שחושב מייצר מגילות של הסברים עצמיים שזוללות משאבים, וכאן הם שילבו למידת חיזוק עם תקציב חשיבה מוגדר כדי לחתוך את אורך התשובות בלי לוותר על דיוק ברמת תחרויות.

המשמעות בפועל היא פתרון קומפקטי מאוד, ששוקל פחות מג'יגה בייט ומחזיק חלון הקשר של 128 אלף טוקנים, אם כי המבנה שלו מותאם לתשובות מהירות וממוקדות ולא לניהול שיחות עמוקות.

מתאים ל

  • פתרון בעיות מתמטיקה בקצה

    מאפשר הרצת היסק מתמטי ישירות על חומרת מכשיר מקומי קטן ללא חיבור לענן.

  • אימות צעדי חישוב באנגלית

    מייצר בדיקה מהירה וממוקדת של משוואות ובעיות מילוליות בלי לחרוג במשאבים.

  • בדיקת אימון מודלים קטנים

    בסיס נוח לניסויי SFT ו־DPO בעזרת מחברות מוכנות מראש ללא עלויות חומרה כבדות.

איפה זה נופל

המודל מוגבל לשיחה של תור אחד בלבד. אי אפשר לפתח איתו דיאלוג, לשאול שאלות המשך או לתת לו לתקן את עצמו בתוך שיחה מתמשכת. בנוסף, הוא תומך אך ורק באנגלית, כך שאין מה לנסות להזין לו בעיות בעברית. היכולת שלו צרה לחלוטין: הוא פותר בעיות מתמטיות, ולא נועד לכתיבת קוד כללי, סיכום טקסטים או מענה לשאלות ידע.

שאלות
נפוצות

האם המודל יכול להבין שאלות במתמטיקה בעברית?

לא. הכרטיס מציין במפורש תמיכה באנגלית בלבד. כל ניסיון להזין שאלות בעברית יוביל לתוצאות פגומות.

איך צריך להגדיר את הפרמטרים כדי לקבל תוצאות מדויקות?

היוצרים ממליצים לא להשתמש ב־system prompt בכלל. יש להפעיל greedy decoding עם טמפרטורה של 0.6, ערך top_p של 0.95, min_p של 0.1 ו־repetition_penalty של 1.05.

אפשר להשתמש בו כבוט שמסביר לתלמיד שלב אחרי שלב?

לא מומלץ. הוא תוכנן לעבוד כמענה יחיד של שאלה ותשובה, ולא לנהל שיחה מתמשכת של כמה תורות עם המשתמש.

איך מריצים

במשקל של 681 מגה בייט בפורמט bfloat16, המודל הזה רץ כמעט על כל מעבד מודרני, טלפון או כרטיס גרפי בסיסי ביותר דרך transformers או גרסת GGUF בתוך llama.cpp. הוא זמין גם דרך LEAP של LiquidAI ומחברות Colab מוכנות להרצה ולאימון LoRA.

אם אתם צריכים רק לפתור חישוב בודד פעם בכמה שעות, עדיף להשתמש ב־API חיצוני של מודל ענק במקום לתחזק שרת. תריצו אותו מקומית רק אם המטרה היא להוריד עלויות לאפס או לעבוד מנותקים מהרשת.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="LiquidAI/LFM2-350M-Math")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

10 קבצים במאגר, 681 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון מוגדר כ־other ולא כקוד פתוח מוכר. המשמעות היא שתנאי השימוש המסחריים וההפצה אינם מובנים מאליהם, ולפני הטמעה במוצר מסחרי חובה לבדוק את תנאי השימוש הפרטניים של LiquidAI.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗