公開内容
Liquid AIは2026年7月28日、Hugging Faceで LFM2.5-Encoder-230Mと350M を公開しました。LFM2.5のデコーダを双方向注意、非因果の短い畳み込み、マスク言語学習によって汎用Encoderへ変換しています。最大8,192トークンで、重みを取得して微調整できます。
想定用途
- 意図分類とプロンプトルーティング
- ポリシー違反と個人情報の検出
- 文書やサポート会話の分類・採点
- トークン抽出と検索表現
生成型LLMと異なり、Encoderは入力全体の分類や抽出を低コストで繰り返す用途に向きます。常時動くフィルターやルーターではCPU配置が有力です。
公表性能
Liquid AIは17件のGLUE、SuperGLUE、多言語タスクを5シードで評価し、230MモデルがModernBERT-baseとEuroBERT系を上回ったとしています。8,192トークンのCPU推論はModernBERT-baseの90秒超に対し約28秒、約3.7倍高速と報告しました。
限界
これは開発元が選んだ微調整、ハードウェア、ソフトウェア条件での値です。記事だけではCPU型番やスレッド数など全条件が明確ではありません。導入前に自社言語、文書、クラス不均衡、量子化・ONNX経路、個人情報の誤検出を同じ予算で比較する必要があります。