O LFM2.5-2.6B é um modelo textual da Liquid AI criado para tarefas em que são importantes o cumprimento de instruções, o processamento de documentos e a realização sucessiva de vários passos. Na família LFM2.5, esta versão recebeu preparação específica para cenários com agentes: o fabricante treinou-a em interações com ferramentas e ambientes de trabalho típicos de agentes. Esse treino diz respeito ao comportamento do modelo; as ações concretas na aplicação são definidas pela integração.
O LFM2.5-2.6B baseia-se na arquitetura híbrida LFM2, com 2,69 mil milhões de parâmetros. Combina blocos de convolução curta e atenção agrupada. A Liquid AI desenvolve esta família tendo em vista a execução em dispositivos, mas na Ailoot o modelo é utilizado através de uma interface textual: o utilizador envia mensagens e recebe uma resposta em texto.
O modelo é adequado à extração de informação de texto, a perguntas sobre materiais fornecidos e ao processamento de instruções longas. Por exemplo, pode fornecer correspondência com um cliente, pedir a reunião dos requisitos numa lista única e depois identificar contradições e preparar uma carta de esclarecimento. Para responder com base numa base de conhecimento, é útil juntar os excertos encontrados e definir uma regra: apoiar-se neles, conservar os nomes e assinalar a ausência de um facto necessário.
A documentação da Liquid AI inclui extração de dados, RAG e cenários de contexto longo entre as áreas de utilização. O fabricante delimita expressamente o âmbito de aplicação: a programação com agentes e as tarefas que exigem muitos conhecimentos factuais sem fontes fornecidas não estão entre as utilizações recomendadas desta versão. Ao trabalhar com terminologia setorial, é preferível incluir definições e documentos de origem no pedido.
Na Ailoot está indicado um contexto de 128 000 tokens para este modelo. Inclui os materiais da tarefa e o histórico da conversa; a extensão da resposta deve ser planeada em conjunto com eles. A ficha do fabricante enumera 16 idiomas, incluindo russo, inglês, chinês, alemão e espanhol. Isto permite utilizar o modelo no processamento multilingue de documentos e correspondência, mantendo nas instruções o idioma e o formato pretendidos para o resultado.
", "aboutText": "### Um modelo compacto preparado para cenários com agentes\n\nO LFM2.5-2.6B é um modelo textual da Liquid AI criado para tarefas em que são importantes o cumprimento de instruções, o processamento de documentos e a realização sucessiva de vários passos. Na família LFM2.5, esta versão recebeu preparação específica para cenários com agentes: o fabricante treinou-a em interações com ferramentas e ambientes de trabalho típicos de agentes. Esse treino diz respeito ao comportamento do modelo; as ações concretas na aplicação são definidas pela integração.\n\nO LFM2.5-2.6B baseia-se na arquitetura híbrida LFM2, com 2,69 mil milhões de parâmetros. Combina blocos de convolução curta e atenção agrupada. A Liquid AI desenvolve esta família tendo em vista a execução em dispositivos, mas na Ailoot o modelo é utilizado através de uma interface textual: o utilizador envia mensagens e recebe uma resposta em texto.\n\n### Onde é útil\n\nO modelo é adequado à extração de informação de texto, a perguntas sobre materiais fornecidos e ao processamento de instruções longas. Por exemplo, pode fornecer correspondência com um cliente, pedir a reunião dos requisitos numa lista única e depois identificar contradições e preparar uma carta de esclarecimento. Para responder com base numa base de conhecimento, é útil juntar os excertos encontrados e definir uma regra: apoiar-se neles, conservar os nomes e assinalar a ausência de um facto necessário.\n\nA documentação da Liquid AI inclui extração de dados, RAG e cenários de contexto longo entre as áreas de utilização. O fabricante delimita expressamente o âmbito de aplicação: a programação com agentes e as tarefas que exigem muitos conhecimentos factuais sem fontes fornecidas não estão entre as utilizações recomendadas desta versão. Ao trabalhar com terminologia setorial, é preferível incluir definições e documentos de origem no pedido.\n\n### Contexto e idiomas\n\nNa Ailoot está indicado um contexto de 128 000 tokens para este modelo. Inclui os materiais da tarefa e o histórico da conversa; a extensão da resposta deve ser planeada em conjunto com eles. A ficha do fabricante enumera 16 idiomas, incluindo russo, inglês, chinês, alemão e espanhol. Isto permite utilizar o modelo no processamento multilingue de documentos e correspondência, mantendo nas instruções o idioma e o formato pretendidos para o resultado.", "locale": "pt-pt", "methods": [ { "html": "POST /v1/messagestexttextPOST /v1/responsestexttextPOST /v1/chat/completionstexttextPOST /v1beta/models/liquid/lfm-2.5-2.6b:generateContenttexttext