हाल ही में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास मंच Hugging Face की टीम ने दो नए प्रकार के AI मॉडल, SmolVLM-256M और SmolVLM-500M का शुभारंभ किया है। वे आत्मविश्वास से दावा करते हैं कि ये दोनों मॉडल अब तक के सबसे छोटे AI मॉडल हैं, जो एक साथ चित्र, लघु वीडियो और पाठ डेटा को संसाधित कर सकते हैं, विशेष रूप से 1GB मेमोरी से कम वाले उपकरणों जैसे कि लैपटॉप के लिए उपयुक्त हैं। यह नवोन्मेष डेवलपर्स को बड़ी मात्रा में डेटा को अधिक लागत-कुशलता के साथ उच्च दक्षता से संसाधित करने की अनुमति देता है। इन दोनों मॉडल के पैरामीटर

Hugging Face ने एक ध्यान खींचने वाला AI मॉडल - SmolVLM पेश किया है। यह विज़ुअल भाषा मॉडल इतना छोटा है कि इसे मोबाइल जैसे छोटे उपकरणों पर चलाया जा सकता है, और इसकी कार्यक्षमता उन बड़े डेटा केंद्रों का समर्थन करने वाले पूर्ववर्ती मॉडलों से अधिक है। SmolVLM-256M मॉडल की GPU मेमोरी आवश्यकता 1GB से कम है, जबकि इसकी कार्यक्षमता अपने पूर्ववर्ती Idefics80B मॉडल से अधिक है, जिसका आकार इसके 300 गुना है। यह व्यावहारिक AI तैनाती में एक महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है।

हाल के वर्षों में, दृश्य और भाषा कार्यों के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के अनुप्रयोग की मांग तेजी से बढ़ी है, लेकिन अधिकांश मॉडल को बड़े परिकलन संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे वे व्यक्तिगत उपकरणों पर प्रभावी ढंग से चल नहीं पाते। विशेष रूप से, जैसे लैपटॉप, उपभोक्ता स्तर के GPU और मोबाइल उपकरणों जैसे छोटे उपकरणों को दृश्य-भाषा कार्यों को संभालने में बड़े पैमाने पर चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। Qwen2-VL के मामले में, जबकि इसकी प्रदर्शन उत्कृष्ट है, हार्डवेयर के प्रति इसकी उच्च आवश्यकता इसकी रियल-टाइम अनुप्रयोगों में उपयोगिता को सीमित करती है। इसलिए, कम संसाधनों पर चलने के लिए एक हल्के मॉडल का विकास करना महत्वपूर्ण हो गया है,