LiquidAI, LFM2.5-Encoder 350M과 230M 공개

LiquidAI가 LFM2.5-Encoder-350M과 LFM2.5-Encoder-230M을 공개했다. LFM2.5-Encoder-350M은 LFM2 아키텍처 기반의 다국어 양방향 인코더로, 온디바이스 배포와 NLI, 패러프레이즈 감지, 감정 분석, 검색 등 다운스트림 태스크의 파인튜닝을 위해 설계됐다.

성능 및 기능 (LFM2.5-Encoder-350M)

• 다국어 지원: 350M 모델은 15개 언어로 학습됐다.
• 컨텍스트 윈도우: 최대 8k 토큰 지원.
• 처리량: ModernBERT와 동등하거나 그 이상의 성능을 기록했으며, CPU에서 긴 컨텍스트 처리 시 우위를 보인다.
• 온디바이스 실행: 로컬 추론에 최적화됐으며, 브라우저 내 WebGPU를 지원한다.

배포 현황

두 모델 모두 GGUF 형식으로 제공되어 llama.cpp(PR #29862) 및 일반 Hugging Face 저장소와 연동할 수 있다. 이번 릴리스에는 350M과 230M 파라미터 변형의 가중치가 포함됐다.