小模型微调将风机缺陷识别率提至67%
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小模型微调将风机缺陷识别率提至67%
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AI 综述
Liquid AI 的 Leonie 称，团队通过微调 LFM3-VL-2B，将无人机拍摄的风电叶片缺陷识别正确率从不足10%提升至67%。训练使用约3000张 WTBs2025 数据集照片，结合 SFT 与 GRPO，在单张 A100 上完成数小时训练。 她表示，该模型在缺陷定位和分类上优于 GPT-6 Luna，后者常误判缺陷类型并输出冗余检测框。
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最新进展10月30日 00:00
微调 LFM3-VL-2B 检测风机缺陷，正确率从不足 10% 升至 67%报道时间线
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10月30日
- AGI Hunt微调 LFM3-VL-2B 检测风机缺陷，正确率从不足 10% 升至 67%
Liquid AI 的 Leonie 通过微调 LFM3-VL-2B，将模型识别无人机拍摄的风电叶片缺陷的正确率从不足 10% 提升至 67%。训练使用约 3000 张 WTBs2025 数据集照片，结合 SFT 与 GRPO，在单张 A100 上完成数小时训练。其定位与分类结果优于 GPT-6 Luna，后者常误判缺陷类型并输出冗余框。
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