LFM2.5-1.2B-Base
קוד פתוחLiquidAIother2026-01-05
בסיס קל משקל שרץ ישירות על מכשירי קצה ומשלב שכבות קונבולוציה עם מנגנון קשב. הוא מיועד למי שרוצה לאמן מודל קטן משלו על נתונים פנימיים.
- 1.2Bפרמטרים
- 128,000טוקנים בהקשר
- 2.2 GBמשקל הקבצים
- 16,353הורדות בחודש
מה זה
מדובר במודל גולמי שנועד לשמש נקודת מוצא לאימון והתאמה אישית, ולא לעבודה ישירה מול משתמש. הוא נבנה על גבי 16 שכבות שכוללות עשרה בלוקים של קונבולוציה מסוג LIV לצד שישה בלוקים של מנגנון קשב מסוג GQA. השילוב הזה שומר על נפח של 1.17 מיליארד פרמטרים בלבד, אבל שואף להישאר יעיל בריצה מקומית. אימנו אותו על היקף רחב של 28 טריליון טוקנים, כך שהבסיס הלשוני שלו רחב מאוד לגודל כזה.
הוא תומך בשמונה שפות שכוללות אנגלית, ערבית, צרפתית, גרמנית, ספרדית, סינית, יפנית וקוריאנית. עברית לא נמצאת ברשימת השפות הרשמית. הידע הכללי שהוטמע בו מגיע עד אמצע 2024, כך שהוא לא מכיר אירועים מאוחרים יותר. גודל המילון עומד על 65,536 טוקנים, והוא כולל תמיכה בארכיטקטורת Lfm2ForCausalLM.
מתאים ל
- אימון עוזר רפואי ייעודי
משמש בסיס נקי לכוונון עדין על מסמכים מקצועיים בארגון שלא מוציא מידע החוצה.
- פיתוח מודל מקומי לקצה
הנפח הקטן מאפשר להתאים אותו למכשירי קצה עם חומרה מוגבלת בלי חיבור לרשת.
- מחקר והתאמת שפות
מתאים לניסויי CPT והרחבת אוצר מילים לשפות ספציפיות בעזרת Unsloth.
איפה זה נופל
זה מודל בסיס שלא עבר שום התאמה להוראות או שיחה. אם תשלחו לו שאלה, הוא ינסה להשלים את הטקסט במקום לענות לכם, ולעיתים קרובות ייכנס ללופים או יפלוט מלל חסר היגיון. מעבר לזה, הכרטיס מציין במפורש שהגרסה הזו מיועדת אך ורק למשימות שדורשות אימון נוסף כבד. עברית אינה נתמכת רשמית, ויש סתירה ברורה בנתונים הטכניים בין אורך ההקשר המוצהר במטא דאטה שעומד על 128,000 טוקנים לבין גוף המסמך שמגביל אותו ל 32,768 טוקנים.
אותה משפחה
LFM2.5 יצא ב־15 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן, והשאר בעמוד המפרסם.
שאלות
נפוצות
האם אפשר להשתמש בו ישירות לצ'אט?
לא, המודל הזה הוא צ'קפוינט גולמי שלא אומן להבין הנחיות או לנהל שיחה. הוא רק משלים טקסט קיים. לשימוש כעוזר צריך להוריד את גרסת ה Instruct או לאמן אותו בעצמכם.
כמה זיכרון דרוש כדי לאמן אותו?
המשקל הגולמי תופס 2.2 גיגה בייט בלבד. אפשר לבצע לו כוונון עדין עם LoRA דרך ספריות כמו Unsloth או TRL על כרטיס מסך בודד בעל זיכרון צנוע.
איך מריצים
המשקל כולו תופס 2.2 גיגה בייט בלבד, מה שאומר שאפשר להריץ אותו כמעט על כל לפטופ מודרני, טלפון חכם או שרת קצה פשוט. בסביבת פיתוח אפשר לטעון אותו ישירות דרך ספריית transformers בפייתון עם bfloat16, ובמערכות ייצור כבדות יותר אפשר להשתמש ב vLLM לניצול כרטיסי מסך. מי שבוחר בריצה על מעבד רגיל יכול להשתמש בגרסאות מכווצות כמו GGUF דרך llama.cpp, או בפורמט ONNX לסביבות שונות.
אם אתם לא צריכים לאמן מודל משלכם על מידע פרטי, אין סיבה להתעסק עם ההורדה הזו. למשימות שיחה ומתן פקודות עדיף לקחת גרסאות מוכנות כמו גרסת ה Instruct, או פשוט לגשת למודלים גדולים דרך ספק ענן חיצוני.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base")
print(pipe("שלום"))הקבצים
10 קבצים במאגר, 2.2 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.
הרישיון
הרישיון מוגדר כ other, כלומר מדובר ברישיון מותאם אישית של החברה ולא ברישיון קוד פתוח סטנדרטי דוגמת MIT או Apache. תנאי השימוש המסחריים, ההפצה והמגבלות המשפטיות לא פורטו במסמך. מי שמתכנן לשלב אותו במוצר מסחרי חייב לבדוק את הרישיון המלא שצורף לקבצים כדי לא להסתכן בהפרת זכויות.