Needle 2: ультралегкая модель для вызова функций
A@ai_productAI-инженер
2 недОбзор Needle 2 — открытой 45M модели для tool calling и извлечения данных, оптимизированной для работы на IoT и мобильных устройствах.
Эта модель позволяет внедрять продвинутый ИИ-функционал в устройства с крайне ограниченными ресурсами.
- Позволяет запускать локальный tool calling на IoT-девайсах и носимой электронике.
- Минимальные требования к памяти (28 МБ RAM) делают ИИ доступным для старого оборудования.
- Высокая скорость работы (до 700 ток/с) обеспечивает мгновенный отклик в голосовых интерфейсах.
Модель на 14 МБ, которая вызывает функции
Много сейчас ковыряюсь с локальными ЛЛМ-ками/библиотеками, чтобы персональные данные удалять или структурировать извлеченные данные и вот неплохой кандидат, который даже в вебе можно использовать.
Needle 2 – открытая модель на 45M параметров для tool calling и извлечения структурированных данных. Именно для вызова функций и создания JSON.
Цифры, ради которых стоит читать дальше:
– 14 МБ бинарник, 28 МБ RAM на всю сессию, даже для всякого старья подходит
– 500 ток/с на Raspberry Pi 5, 300–700 на старых телефонах
– 2-битное квантование, причём модель так и обучалась
– на мобильных бенчмарках идёт вровень с FunctionGemma 270M и LFM2.5 230M, будучи в 5–70 раз меньше (но по правде сказать LFM2.5 230M поумнее будет, конечно, и больше подходит для среднего компа)
– Apache 2.0, веса на Hugging Face, можно даже файнтюнить под ваши задачи.
Короче, у всяких локальных обработок часто не нужна мощща гигантских моделей, есть набор функций с типизированными параметрами – задача только сопоставить фразу пользователя с ними. Pebble кстати гоняет эту модель локально в приложении для своего кольца без экрана.
Если у вас IoT, носимые устройства или голосовое управление чем угодно – посмотрите, порог входа смешной.
https://cactuscompute.com/needle
Кратко (AI)
Представлена Needle 2 — компактная языковая модель с 45 млн параметров, предназначенная для вызова функций и структурирования данных. Благодаря 2-битному квантованию модель весит всего 14 МБ и способна эффективно работать на маломощных устройствах, таких как Raspberry Pi 5 или смартфоны.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖