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文章编号：192时间：2025-01-27人气：
IT之家讯，2023年1月26日，HuggingFace公司宣布推出两款全新的多模态模型：SmolVLM-256M与SmolVLM-500M。
这两款模型在视觉语言建模领域具有突破性的创新，特别是在性能和资源需求之间实现了出色的平衡。
其中，SmolVLM-256M被宣称是世界上最小的视觉语言模型（Video Language model），展示了其在多模态领域的卓越能力。
HuggingFace公司一直以来致力于人工智能领域的研究与开发，其最新推出的两款多模态模型SmolVLM-256M和SmolVLM-500M是基于该公司团队去年训练的80B参数模型蒸馏而成的。
这两款模型可直接部署在transformer MLX和ONNX平台上，具有广泛的应用前景。
1. 模型架构：SmolVLM-256M和SmolVLM-500M均采用SigLIP作为图片编码器，使用SmolLM2作为文本编码器，形成了强大的多模态处理能力。
2. 轻巧与高效：SmolVLM-256M是目前最小的多模态模型，可以接受任意序列的图片和文本输入并生成文字输出。该模型整体设计轻巧，可在移动平台上轻松运行，仅需不到1GB的GPU显存便可在单张图片上完成推理。这使得模型在边缘计算和设备端应用上具有广泛的应用潜力。
3. 精准度高：相较于SmolVLM-256M，SmolVLM-500M针对需要更高性能的场景而设计。尽管其负载稍大，但推理输出的内容更为精准，非常适合部署在企业运营环境中。其推理单张图片仅需1.23GB的GPU显存。
这两款模型的功能十分强大，包括描述图片内容、为短视频生成字幕、处理PDF等。
它们不仅能够理解图像内容并生成相应的文字描述，还可以将文字信息转化为视觉元素，为短视频添加字幕，甚至处理PDF文档中的文本和图像信息。
这些功能使得这两款模型在多媒体内容生成、智能客服、机器视觉等领域具有广泛的应用价值。
值得一提的是，这两款模型均采用Apache 2.0开源授权，研究团队提供了基于transformer和WebGUI的示例程序。
所有模型及其演示已公开便于开发者下载和使用。
这一举措极大地降低了使用门槛，促进了技术的普及和应用。
开发者可以在其基础上进行二次开发，为各领域的需求提供更加定制化的解决方案。
HuggingFace公司发布的SmolVLM-256M和SmolVLM-500M两款多模态模型在视觉语言建模领域取得了重要突破。
它们的推出将为开发者提供更加便捷、高效的工具，推动人工智能领域的发展。
我们相信，随着技术的不断进步，多模态模型将在未来展现出更多的潜力，为各个领域带来更多的创新与应用。
让我们共同期待这一领域的未来发展吧！这两款模型的发布是HuggingFace公司在视觉语言建模领域的重要里程碑，标志着多模态技术的进一步发展。
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