SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models

最新推荐文章于 2026-01-10 10:03:34 发布
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#语言模型 #人工智能

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主要内容

  1. 背景与挑战：视觉语言模型（VLMs）能力提升但资源需求大，小模型常借鉴大模型设计导致内存使用低效。
  2. 模型设计
    • 架构探索：分析视觉编码器和语言模型间的计算分配，发现平衡的参数分配更优；扩展上下文长度、采用像素混洗等策略提高模型性能。
    • 指令微调：研究视觉和文本标记化、数据组合等对模型性能的影响，如学习位置标记优于字符串标记，谨慎使用大语言模型微调文本数据等。
  3. 实验结果
    • 构建模型变体：构建SmolVLM - 256M、SmolVLM - 500M和SmolVLM - 2.2B三种模型，适用于不同计算环境。
    • 训练数据：分视觉和视频阶段训练，使用多种数据集并合理分配数据比例。
    • 性能评估：在多个视觉语言和视频基准测试中表现出色，内存使用效率高；在边缘设备上有良好的吞吐量，适用于多种下游应用。

创新点

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深度学习论文: SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models
mingo_敏
07-09 167
大型视觉语言模型（VLMs）虽性能出众，却因对计算资源需求极高，难以在移动设备与边缘设备上部署。而小型 VLMs 往往照搬大型模型的设计思路，例如采用复杂的图像 token 化方案，这不仅导致 GPU 内存利用率低下，也严重制约了其在终端设备上的实际应用价值。为此，我们提出了 SmolVLM—— 一系列专为资源高效推理打造的紧凑型多模态模型。
SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models——重新定义小型高效多模态模型
Together_CZ的博客
07-11 1327
SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models——重新定义小型高效多模态模型
sVLMs之：《SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models》的翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-12 1297
​ sVLMs之：《SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models》的翻译与解读 目录 《SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models》的翻译与解读 Abstract 1、Introduction Conclusion 《SmolVLM: Redefining small and efficient mul
Efficient Multimodal Large Language Models: A Survey (高效多模态大型语言模型综述-全文翻译)
星夜Zn的博客
12-01 2303
在过去的一年中，多模态大语言模型（MLLM）在视觉问题回答、视觉理解和推理等任务中表现出了显著的性能。然而，模型规模大、训练和推理成本高等问题阻碍了MLLM在学术界和工业界的广泛应用。因此，研究高效和轻量级的MLLM具有巨大的潜力，特别是在边缘计算场景中。在本调查中，我们提供了一个全面的和系统的审查，目前的状态，有效的MLLM。具体而言，本文总结了典型的高效多层线性模型的时间轴、高效结构和策略的研究现状以及应用。最后，本文对目前MLLM研究的局限性进行了讨论，并展望了未来的研究方向。
SmolVLM2: The Smollest Video Model Ever（一）
Toky_min的博客
04-09 2467
对于短上下文数据集，我们精简了原始 SmolLM2 的预训练混合数据，使其包含 20% 的 FineWeb-Edu、20% 的 DCLM，以及 20% 我们即将发布的数学数据集。商品包括 1 套前后刹车线（单价 100 美元，总价 100 美元）、2 套新踏板臂（单价 15 美元，总价 30 美元）、3 小时人工（单价 5 美元，总价 15 美元）， subtotal 为 145 美元，销售税 6.25% 即 9.06 美元，总计 154.06 美元。这对于我们的像素重排策略的正常运行至关重要。
SmolVLM2: The Smollest Video Model Ever（二）
Toky_min的博客
04-10 1475
大型视觉语言模型（VLMs）性能卓越，但需要大量计算资源，这限制了它们在移动和边缘设备上的部署。较小的视觉语言模型通常沿用大型模型的设计选择，比如广泛的图像标记化，这导致GPU内存使用效率低下，并且在设备上应用的实用性受到限制。我们推出SmolVLM，这是一系列专为资源高效推理而设计的紧凑型多模态模型。我们系统地探索了针对低计算开销优化的架构配置、标记化策略和数据整理方法。通过这些探索，我们确定了关键的设计选择，这些选择能在最小的内存占用下显著提升图像和视频任务的性能。
SmolVLA——Hugging Face等机构推出的轻量且高效的VLA：将动作执行、观测处理、动作预测解耦
结构之法 算法之道
06-17 5824
摘要：本文介绍了轻量级视觉-语言-动作模型SmolVLA的创新设计与应用。该模型通过优化架构（跳层处理、视觉token压缩、交错注意力机制）和流匹配动作专家，在消费级GPU上实现高效训练与CPU部署。使用不到3万个公开样本进行预训练后，其性能媲美更大规模VLA模型。异步推理架构将感知与动作预测解耦，显著降低延迟。相比传统VLA依赖昂贵硬件，SmolVLA为机器人领域提供了可复现、低成本的解决方案，尤其适合具身智能的实时控制场景。
多模态大模型轻量化探索-开源SmolVLM模型架构、数据策略及其衍生物PDF解析模型SmolDocling
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
05-02 2254
缩小视觉编码器的尺寸，能够有效的降低多模态大模型的参数量。再来看一个整体的工作，，进一步降低参数量，甚至最小达256M参数量，推理时显存占用<1GB。下面来看看，仅供参考。
近期热点论文精选速览
算法熔炉的博客
04-27 1392
近期大模型领域热点论文精选
基于LangChain与RAG技术构建智能客服问答系统：完整实现指南
weixin_46244623的博客
01-08 986
本文介绍了基于LangChain框架和RAG技术的智能客服系统构建方法。该系统整合了Ollama本地语言模型服务和FAISS向量数据库，能够高效检索项目文档并生成准确回答。文章详细阐述了系统架构、核心组件及实现代码，包括知识库构建、文档检索和回答生成流程。该系统可显著提升客服效率，支持网络搜索、数学计算、节假日查询等多种功能，并提供了良好的可扩展性。通过本地部署Qwen2.5模型，实现了安全可靠的智能客服解决方案。
AI赋能金融科技，VisualProject引领项目管理新潮流
weixin_46916369的博客
01-06 571
金融科技项目管理迈入AI赋能新阶段，VisualProject引领智能化转型。随着金融科技竞争转向"体系化能力"，传统管理模式面临需求断层、资源失衡等痛点。维普时代推出的VisualProject通过AI深度融入项目全流程，实现智能需求解析、资源协同和风险预警，使招商银行等项目效率提升40%、延期率降至8%。该产品构建"数据驱动决策"体系，提供30余项核心指标分析，助力金融机构实现精准管理。未来，AI与项目管理的深度融合将持续推动金融科技高质量发展。
[20页中英文PDF]生物制药企业新一代知识管理：用知识图谱+大模型构建“第二大脑“
01-07 508
药物研发正面临知识爆炸的挑战。本文深入探讨如何利用大语言模型和知识图谱技术构建企业级"第二大脑"，将分散的科研数据、文献和隐性知识整合为可搜索的知识库，实现60%的文档审查效率提升，并可能为制药行业创造600-1100亿美元的年度价值。
Skills详解：AI Agent 的模块化能力扩展系统
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01-09 931
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专业代码设计
01-09 395
本论文针对传统搜索引擎的不足，提出基于学科知识图谱的智能搜索平台。平台通过构建知识图谱，实现学术资源的精准索引与高效检索。实验证明，相比传统搜索，本平台在准确性、速度和满意度上均有显著优势，为学科知识检索提供新方案，具重要理论和应用价值。
Web开发者进阶AI：Agent技能设计模式之迭代分析与上下文聚合实战
沛哥儿的专栏
01-09 633
迭代有界：必须设置maxDepth（如同Web分页的maxPage） 上下文隔离：按会话ID分区存储（Redis key前缀隔离） 技能自治：每个Skill保持无状态（如同RESTful原则）
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01-09 781
本文系统解析了四大AI核心技术：LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）、MCP（模型上下文协议）和AI Agent（智能体）。LLM作为基础引擎提供语言能力，RAG通过实时检索解决知识过时问题，MCP确保工具调用的安全性，AI Agent则整合前三者实现自主任务执行。文章通过Mermaid流程图展示了各技术的工作原理和协作关系，并列举了主流应用案例（如GPT-4、通义千问、Microsoft Copilot等），最后以四层架构图揭示技术整合全景，帮助读者建立完整的AI技术认知框架。
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caicongyang
01-05 1084
本文以JoyAgent-JDGenie项目为例，介绍利用AI技术高效学习开源框架的方法。
AI智能体开发公司如何选？玄微子AI智能体展露行业新锐实力
xuanweizii的博客
01-09 344
摘要：随着企业数字化转型加速，AI智能体市场进入实用阶段。中小企业面临"成本高、落地难"的痛点，如何选择开发服务商成为关键。市场主流服务商分为科技巨头、垂直领域专业服务商和技术平台三类，各具优势。新兴的玄微子AI智能体凭借行业定制化能力和灵活方案脱颖而出，特别适合细分领域需求。企业选型需考量场景匹配度、技术适配性、安全合规及成本控制，核心是找到最适合而非最强大的解决方案。行业正从概念验证转向实际应用价值验证阶段。（149字）
PyTorch与昇腾平台算子适配：从注册到部署的完整指南
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二哈喇子！
01-10 394
本文详细介绍了在PyTorch框架中注册自定义算子并适配昇腾NPU平台的关键步骤
SmolVLM部署
09-23
参考引用中未提及SmolVLM的部署步骤和方法相关内容。不过，一般多模态模型的部署可按以下通用步骤和方法进行： ### 环境准备 要确保服务器或本地机器拥有合适的硬件资源，比如GPU以加速推理过程。同时，安装好相应的深度学习框架，例如PyTorch，以及其他必要的依赖库。 ```python # 安装PyTorch，根据自己的CUDA版本选择合适的安装命令 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` ### 模型下载 从官方仓库或者指定的存储位置下载SmolVLM模型的权重文件。 ### 代码集成 将模型集成到应用程序代码中。以下是一个简单的示例代码，展示如何加载模型并进行推理： ```python import torch from smolvlm import SmolVLM # 假设存在这样的导入路径 # 加载模型 model = SmolVLM.from_pretrained('path/to/smolvlm_weights') model.eval() # 准备输入数据 input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 示例图像输入 input_text = "这是一个示例文本" # 进行推理 with torch.no_grad(): output = model(input_image, input_text) print(output) ``` ### 服务部署 可以使用FastAPI或Flask等框架将模型封装成RESTful API服务，以便其他应用程序调用。以下是一个使用FastAPI的示例： ```python from fastapi import FastAPI import torch from smolvlm import SmolVLM app = FastAPI() model = SmolVLM.from_pretrained('path/to/smolvlm_weights') model.eval() @app.post("/predict") async def predict(image: bytes, text: str): # 处理输入数据 input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 这里需要根据实际情况处理图像数据 input_text = text # 进行推理 with torch.no_grad(): output = model(input_image, input_text) return {"output": output.tolist()} ``` ### 监控与优化 部署后，要对模型的性能和资源使用情况进行监控，根据实际情况进行优化，例如调整模型的批量大小、优化代码等。
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