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大家好!我是来自Hugging Face多模态团队的Andi。今天我们发布了新的SmolVLM:具有256M和500M参数的小型视觉语言模型。我们是如何在让SmolVLM 2.2B进一步压缩的同时使其具有泛化能力的呢?方法如下:更小的图像编码器(SigLIP - base 93M);更多样化的数据混合;图像标记化方面更高的效率。我们已经发布了基础版本和指令微调版本,它们可以直接与transformers和TRL配合使用,并且我们还发布了一个WebGPU演示。所有这些都在这个集合中:https://huggingface.co/collections/HuggingFaceTB/smolvlm - 256m - and - 500m - 6791fafc5bb0ab8acc960fb0,这里有一个演示:https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM - 256M - Demo,还有一篇博客可获取更深入的文档:https://huggingface.co/blog/smolervlm。期待大家的反馈!

讨论总结

这是一个关于Hugging Face发布SmolVLM新模型(256M和500M参数)的讨论。评论者从不同技术角度探讨了模型,包括适配CPU缓存、在MLX中的使用步骤、在移动CPU应用的可行性等,也有涉及视觉模型测试相关的讨论,还有人表达感谢并询问关于模型微调的联系方法,整体氛围积极,大家专注于技术交流。

主要观点

  1. 👍 256M模型在特定条件下适配某些CPU的L3缓存。
    • 支持理由:FullstackSensei指出256M模型在Q8时能适配某些Epyc Rome及之后CPU的L3缓存。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 可以在MLX中使用SmolVLM。
    • 正方观点:vaibhavs10详细介绍了使用步骤等表明可以使用。
    • 反方观点:无。
  3. 💡 模型适用于移动CPU应用。
    • 解释:有评论者指出这些模型适用于移动CPU应用并且有人已经在llama.cpp中进行了测试。
  4. 💡 Epyc是NUMA结构,其L3缓存不在核心间共享,Llama.cpp急需NUMA优化。
    • 解释:由Willing_Landscape_61提出这一关于硬件结构与软件优化需求的观点。
  5. 💡 打算针对自己的使用场景对SmolVLM进行微调。
    • 解释:rubentorresbonet表明自己的这一计划。

金句与有趣评论

  1. “😂 Fun fact: 256M model at Q8 fits in the L3 cache of some Epyc Rome and later CPUs.”
    • 亮点:以有趣的事实形式给出256M模型与CPU缓存的适配情况。
  2. “🤔 Llama.cpp is amazing but it’s becoming unwieldy.”
    • 亮点:指出Llama.cpp虽好但存在变得难处理的状况。
  3. “👀 这是我的视觉模型默认测试,只有少数模型能通过对人类来说完全显而易见的测试。请不要用它训练!”
    • 亮点:强调图片在视觉模型测试中的特殊作用并要求不要用于训练。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少,整体都在围绕技术相关话题进行讨论,可能的原因是这是一个技术类的帖子,吸引的多是对SmolVLM模型感兴趣、想要探讨技术应用和优化的用户。

趋势与预测

  • 新兴话题:对SmolVLM模型的微调可能会引发后续更多关于模型定制化的讨论。
  • 潜在影响:如果模型在移动CPU应用等方面的可行性进一步提高,可能会对相关移动设备上的人工智能应用产生推动作用。

详细内容:

标题:Hugging Face 推出新的 SmolVLM 模型引发热烈讨论

在 Reddit 上,一篇关于 Hugging Face 发布新的 SmolVLM 模型的帖子引发了众多关注。该帖子介绍了新的 SmolVLM 模型,包括 256M 和 500M 参数的版本,并阐述了在压缩模型的同时如何提升其泛化能力,还提供了相关的链接,如https://huggingface.co/collections/HuggingFaceTB/smolvlm-256m-and-500m-6791fafc5bb0ab8acc960fb0https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Demo 以及https://huggingface.co/blog/smolervlm。此贴获得了大量的点赞和众多评论,引发了关于模型性能、应用场景等方面的热烈讨论。

在讨论中,有人指出 256M 模型在 Q8 下能适配某些 Epyc Rome 及之后的 CPU 的 L3 缓存,好奇 Q6 能否保持良好性能并为图像预留足够空间。有人认为 Llama.cpp 虽然出色但变得难以掌控,需要进行优化。还有人猜测模型性能取决于训练分辨率和训练数据,图像越小细节丢失越多,AI 识别难度越大。

有人分享了使用模型的代码示例,如[vaibhavs10]提供的一系列操作步骤,包括安装、加载、生成输出等。

也有人表示这些模型可用于移动 CPU 应用,如[Aaaaaaaaaeeeee]提到有人在 llama.cpp 中进行了测试。

关于模型的性能和应用场景,大家各抒己见,讨论热烈。但也有人认为训练模型时要注意相关问题,比如[mrjackspade]呼吁“请不要训练”。

总之,Reddit 上关于 Hugging Face 新推出的 SmolVLM 模型的讨论丰富多样,既有对技术细节的探讨,也有对实际应用的展望。