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蘋果發(fā)布 FastVLM 視覺語言模型,為新型智能眼鏡等穿戴設(shè)備鋪路

2025/5/13 14:48:39 來源:IT之家 作者:問舟 責(zé)編:問舟

IT之家 5 月 13 日消息,蘋果機器學(xué)習(xí)團隊上周在 GitHub 發(fā)布并開源了一款視覺語言模型 ——FastVLM,提供 0.5B、1.5B、7B 三個版本。

據(jù)介紹,該模型基于蘋果自研 MLX 框架開發(fā)并借助 LLaVA 代碼庫進行訓(xùn)練,專為 Apple Silicon 設(shè)備的端側(cè) AI 運算進行優(yōu)化。

技術(shù)文檔顯示,F(xiàn)astVLM 在保持精度的前提下,實現(xiàn)了高分辨率圖像處理的近實時響應(yīng),同時所需的計算量比同類模型要少得多。

其核心是一個名為 FastViTHD 的混合視覺編碼器。蘋果團隊表示,該編碼器“專為在高分辨率圖像上實現(xiàn)高效的 VLM 性能而設(shè)計”,其處理速度較同類模型提升 3.2 倍,體積卻僅有 3.6 分之一。

亮點

  • FastViTHD 新型混合視覺編碼器:專為高分辨率圖像優(yōu)化設(shè)計,可減少令牌輸出量并顯著縮短編碼時間

  • 最小模型版本性能對比:較 LLaVA-OneVision-0.5B 模型實現(xiàn)首詞元(Token)響應(yīng)速度提升 85 倍,視覺編碼器體積縮小 3.4 倍

  • 搭配 Qwen2-7B 大語言模型版本:使用單一圖像編碼器即超越 Cambrian-1-8B 等近期研究成果,首詞元響應(yīng)速度提升 7.9 倍

  • 配套 iOS 演示應(yīng)用:實機展示移動端模型性能表現(xiàn)

蘋果技術(shù)團隊指出:“基于對圖像分辨率、視覺延遲、詞元數(shù)量與 LLM 大小的綜合效率分析,我們開發(fā)出 FastVLM—— 該模型在延遲、模型大小和準(zhǔn)確性之間實現(xiàn)了最優(yōu)權(quán)衡。”

該技術(shù)的應(yīng)用場景指向蘋果正在研發(fā)的智能眼鏡類穿戴設(shè)備。多方信息顯示,蘋果計劃于 2027 年推出對標(biāo) Meta Ray-Bans 的 AI 眼鏡,同期或?qū)l(fā)布搭載攝像頭的 AirPods 設(shè)備。

FastVLM 的本地化處理能力可有效支持此類設(shè)備脫離云端實現(xiàn)實時視覺交互。IT之家查詢獲悉,MLX 框架允許開發(fā)者在 Apple 設(shè)備本地訓(xùn)練和運行模型,同時兼容主流 AI 開發(fā)語言。FastVLM 的推出證實蘋果正構(gòu)建完整的端側(cè) AI 技術(shù)生態(tài)。

參考資料:

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