Hugging Face มาแรง 7 ชั่วโมงที่แล้ว video_ai AI Generated

ทำความรู้จัก d1-3B โมเดลตัดสินใจ AI ขนาด 3B ตัวใหม่จาก LiquidAI ทำงานรวดเร็วด้วยการส่งข้อมูลผ่านครั้งเดียว

100/100
รูปภาพประกอบ
รูปภาพประกอบกระทู้
4 12m
🤗 มาแรงบน Hugging Face · อันดับ #7

d1-3B คือโมเดลตัดสินใจแบบ Multimodal ขนาด 3.1 พันล้านพารามิเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อให้คำตอบแบบมีโครงสร้างโดยไม่ต้องสร้างโทเค็นข้อความขาออก

❤ 362 ถูกใจ⬇ 13,190 ดาวน์โหลดดูรูป+ตอบตัวเลข ณ 14/10/2569

โปรเจกต์ d1-3B จาก LiquidAI บน Hugging Face ซึ่งปัจจุบันอยู่ในอันดับ #7 บนหน้ากำลังมาแรง ด้วยยอดดาวน์โหลด 13,190 ครั้ง และยอดถูกใจ 362 ครั้ง เป็นโมเดลประเภท decision model ขนาด 3B ที่สร้างบนพื้นฐาน LFM2.5-VL-3B ออกแบบมาเพื่อรับข้อมูลสถานะ เช่น ข้อความ JSON หรือรูปภาพ พร้อมกับชุดคำถาม แล้วส่งคืนคำตอบที่ผ่านการคาลิเบรตและกำหนดประเภทแล้วเสร็จภายใน forward pass เดียว โดยมีจุดเด่นคือไม่มีการสร้าง output tokens ออกมา

การทำงานของโมเดลนี้รองรับการประมวลผลทั้งรูปภาพและข้อความในสถานะเดียวกัน โดยแบ่งรูปแบบคำถามออกเป็นประเภท yes/no (noul) การเลือกจากตัว่อย่างที่มีชื่อ (choice) และการให้คะแนนระดับ 2 ถึง 10 (score) ซึ่งแต่ละการเรียกใช้งานจะส่งคืนผลลัพธ์พร้อมค่าความมั่นใจและความน่าจะเป็น โมเดลนี้เหมาะสำหรับงานไปป์ไลน์ต่างๆ เช่น การจัดเส้นทางและการคัดกรอง การตรวจสอบการกลั่นกรอง การจำแนกเจตนาและหัวข้อ การให้คะแนนแบบ LLM-as-a-judge รวมถึงการตรวจสอบด้วยภาพ

ความน่าสนใจของ d1-3B คือผลการทดสอบบน Decision Index 0.2.1 ที่ทำคะแนนได้ 48.57 ซึ่งถือเป็นโมเดลตัดสินใจขนาดใต้ 10B ที่ดีที่สุด แซงหน้าโมเดลขนาด 4B และ 9B รวมถึงรุ่น Decider 35B-A3B ที่ได้ 47.11 นอกจากนี้ยังมีความเร็วในการประมวลผลสูง โดยใช้เวลาเพียง 8 ms ต่อการตัดสินใจบน NVIDIA RTX 4090, 9 ms บน AMD MI325X และ 30 ms บน Apple M5 Pro

✨ จุดเด่น

  • ประสิทธิภาพสูงสุด — ครองอันดับ 1 โมเดลตัดสินใจขนาดใต้ 10B บน Decision Index 0.2.1 ด้วยคะแนน 48.57
  • ทำงานรวดเร็ว — ประมวลผลการตัดสินใจใน 8 ms บน NVIDIA RTX 4090 และ 9 ms บน AMD MI325X
  • รองรับหลายรูปแบบ — ประมวลผลภาพและข้อความร่วมกันได้ คะแนนเฉลี่ย 74.1 บน 11 พจนานุกรมภาพสาธารณะ
  • ไม่ต้องสร้างข้อความ — ให้คำตอบแบบมีโครงสร้างในหนึ่ง forward pass โดยมี zero output tokens

🙋 ใครเหมาะจะลอง: เหมาะสำหรับนักพัฒนาและทีมงานที่ต้องการโมเดลสำหรับงานจำแนกประเภท จัดเส้นทาง หรือตรวจความถูกต้อง โดยต้องติดตั้งไลบรารีที่รองรับ transformers>=5.14 และโหลดโมเดลด้วย trust_remote_code=True

ดูโมเดลบน Hugging Face →

ทีมข่าว เอไอไทย.com · เรียบเรียงจากหน้าโปรเจกต์ LiquidAI/d1-3B — รายละเอียดล่าสุดดูที่ต้นทาง

#LiquidAI #DecisionModel #HuggingFace

🔗 อ่านต่อ · สินค้าและคำถามที่เกี่ยวข้อง

สินค้ามาแรงตอนนี้

คนขายของถามบ่อย

ความคิดเห็น 0

กำลังโหลดความคิดเห็น...