用你的专属数据集微调小型视觉语言模型（Visual Language Model，VLM） ylc3000 2025-11-10 0 浏览 0 点赞 resource AI工程师必看：用你的专属数据集微调小型视觉语言模型（Visual Language Model，VLM），准确度能媲美GPT-5，成本却低50倍！ 举例来说，Liquid AI团队的LFM2-VL-3B模型就是这样一个典型案例，既高效又经济。 你可以先用大型前沿模型（比如Claude）生成优质数据，再用这些数据来评估和微调一个体积更小、运行更快且本地可用的模型。这种做法既节省预算，又保证性能，特别适合实际应用场景。 Liquid AI还提供了完整的实操代码和教程（见GitHub仓库），帮助你快速上手：github.com/Liquid4All/cookbook/tree/main/examples/invoice-parser 总结： - 量身定制的数据集+小模型微调=高效且低成本的AI解决方案 - 先用大模型打底，再用小模型精调，兼顾精准与速度 - 开源资源丰富，实战案例多，社区活跃，学习和应用门槛低 这不仅是技术趋势，也是AI落地的实用之路。对于预算有限、效果要求高的项目尤其适用。未来，定制化小模型将成为主流，值得每个AI从业者关注和尝试。 原推文链接：x.com/paulabartabajo_/status/1987475832336507164 网闻录 用你的专属数据集微调小型视觉语言模型（Visual Language Model，VLM） 网闻录 用你的专属数据集微调小型视觉语言模型（Visual Language Model，VLM）