要約
Liquid AIは、最新のエッジモデル「LFM2.5-8B-A1B」を発表しました。このモデルは、消費者向けハードウェア上での迅速かつ信頼性の高いツール呼び出しに特化しており、前作のLFM2-8B-A1Bから、文脈ウィンドウを128,000トークンに拡張し、事前学習データを12テラトークンから38テラトークンに増加させています。さらに、大規模な強化学習を取り入れ、非ラテン言語におけるトークン化効率を向上させるために語彙も倍増しました。これにより、エントリーレベルのノートパソコンでも快適に動作するモデルが完成しました。
このモデルの背景には、デバイス上でのパーソナルアシスタント機能の強化があり、リアルなアプリケーションを実現するために設計されています。ツール呼び出しのチェーンや複雑な指示に従う能力が求められる中、本モデルは、指示に従うタスクにおいて、大規模な密なモデルやMoEモデルと競争できる性能を発揮します。特に、ヒンディー語やタイ語、ベトナム語、インドネシア語、アラビア語などの非ラテン言語において、圧縮性能が向上しています。
LFM2.5-8B-A1Bは、推論専用モデルとして設計されており、最終的な回答を出す前に明示的な思考の連鎖を生成します。このアプローチにより、計算負荷の少ない設定で動作するMoEモデルにおいて、高品質な出力が得られます。また、ベンチマーク結果も大幅に向上しており、AA-Omniscience Indexが-78.42から-24.70へ改善されるなど、強力なパフォーマンスを誇っています。新しいトークナイザーの導入により、16言語でのトークン効率も向上しています。
元記事: https://www.liquid.ai/blog/lfm2-5-8b-a1b
公開日: Fri, 29 May 2026 16:19:54 +0000
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