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Zyphra、Zamba2-VLをリリース:Mamba2-Transformerハイブリッド視覚言語モデル、初回トークンまでの時間を約一桁削減

Zyphraは、1.2B、2.7B、7Bパラメータのオープンな視覚言語モデルZamba2-VLファミリーをリリース。Mamba2状態空間とTransformerのハイブリッドバックボーンを採用し、Apache 2.0ライセンスで提供。同等のTransformer VLMと競合しつつ、初回トークンまでの時間を約一桁削減。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
Zyphra、Zamba2-VLをリリース:Mamba2-Transformerハイブリッド視覚言語モデル、初回トークンまでの時間を約一桁削減
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  • Zamba2-VLシリーズは1.2B、2.7B、7Bパラメータの3サイズでオープンソース提供。
  • Mamba2状態空間層と共有Transformerブロックのハイブリッドアーキテクチャにより、ほぼ線形時間のプリフィルを実現。
  • 視覚的カウントと文書理解で強力な性能を示す一方、知識推論では大規模モデルに劣る。
  • 初回トークンまでのレイテンシが同等のTransformer VLM比で約一桁低く、エッジ展開に適する。

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