Spuštění Liquid AI: Liquid Foundation Models – Zásadní Změna v Generativní AI

V rámci průlomového oznámení Liquid AI, spin-off z MIT, představila svou první sérii Liquid Foundation Models (LFM). Tyto modely, navržené od základů, nastavují nový standard v oblasti generativní AI, nabízející nezřízený výkon napříč různými měřítky. LFM, s jejich inovativní architekturou a pokročilými schopnostmi, jsou připraveny zpochybnit vedoucí AI modely, včetně ChatGPT.

Liquid AI byla založena týmem výzkumníků z MIT, včetně Ramina Hasaniho, Mathiase Lechnera, Alexandra Aminiho a Daniely Rus. Sídlem společnosti je Boston, Massachusetts, a její mise spočívá ve vytvoření schopných a efektivních obecných AI systémů pro podniky všech velikostí. Tým původně rozvinul liquidní neuronové sítě, třídě AI modelů inspirovaných dynamikou mozku, a nyní se snaží rozšířit schopnosti AI systémů na všech úrovních, od edge zařízení po podnikové nasazení.

Co jsou Liquid Foundation Models (LFM)?

Liquid Foundation Models představují novou generaci AI systémů, které jsou vysoce efektivní jak z hlediska paměťového využití, tak z hlediska výpočetního výkonu. Navrženy na základě dynamických systémů, zpracování signálů a numerické lineární algebry, tyto modely jsou určeny k zpracování různých typů sekvencí dat – jako je text, video, audio a signály – s pozoruhodnou přesností.

Liquid AI vyvinula tři primární jazykové modely jako součást tohoto spuštění:

• LFM-1B: Hustý model s 1,3 miliardami parametrů, optimalizovaný pro prostředí s omezenými zdroji.
• LFM-3B: Model s 3,1 miliardami parametrů, ideální pro nasazení na edge, jako jsou mobilní aplikace.
• LFM-40B: Model s 40,3 miliardami parametrů, Mixture of Experts (MoE), navržen pro zpracování složitých úkolů s výjimečným výkonem.

Tyto modely již prokázaly špičkový výkon napříč klíčovými AI testy, čímž se staly silnými konkurenty stávajícím generativním AI modelům.

Špičkový Výkon

Liquid AI’s LFM nabízí špičkový výkon napříč různými testy. Například LFM-1B překonává transformátorové modely ve své velikostní kategorii, zatímco LFM-3B soutěží s většími modely, jako je Microsoftův Phi-3.5 a Meta’s Llama série. Model LFM-40B, navzdory své velikosti, je dostatečně efektivní, aby soupeřil s modely s ještě větším počtem parametrů, nabízející jedinečnou rovnováhu mezi výkonem a efektivitou zdrojů.

Některé výšky výkonu LFM zahrnují:

• LFM-1B: Dominuje testy, jako je MMLU a ARC-C, a nastavuje nový standard pro modely s 1 miliardou parametrů.
• LFM-3B: Překonává modely, jako je Phi-3.5 a Google’s (GOOGL ) Gemma 2, v efektivitě, zatímco udržuje malou stopu paměti, což z něj činí ideální volbu pro mobilní a edge AI aplikace.
• LFM-40B: Architektura MoE tohoto modelu nabízí srovnatelný výkon s většími modely, s 12 miliardami aktivních parametrů v jakémkoli okamžiku.

Nová Éra v Efektivitě AI

Značnou výzvou v moderní AI je řízení paměti a výpočtu, zejména při práci s úkoly s dlouhým kontextem, jako je shrnutí dokumentů nebo interakce chatbotů. LFM vynikají v této oblasti tím, že efektivně komprimují vstupní data, což vede ke snížení spotřeby paměti během inferencing. To umožňuje modelům zpracovávat delší sekvence bez nutnosti drahých upgrade hardwaru.

Například LFM-3B nabízí 32k token kontextovou délku, což z něj činí jeden z nejefektivnějších modelů pro úkoly, které vyžadují zpracování velkého množství dat současně.

Revoluční Architektura

LFM jsou postaveny na unikátní architektonické platformě, odchylující se od tradičních transformátorových modelů. Architektura je zaměřena na adaptivní lineární operátory, které modulují výpočet na základě vstupních dat. Tento přístup umožňuje Liquid AI významně optimalizovat výkon napříč různými hardwarovými platformami, včetně NVIDIA (NVDA ), AMD, Cerebras (CBRS ) a Apple (AAPL ) hardwaru.

Prostor pro návrh LFM zahrnuje novou kombinaci token-mixing a channel-mixing struktur, které zlepšují, jak model zpracovává data. To vede k lepší generalizaci a schopnosti rozumného uvažování, zejména v úkolech s dlouhým kontextem a multimodálních aplikacích.

Rozšiřování AI Frontiéry

Liquid AI má velké ambice pro LFM. Za hranicemi jazykových modelů společnost pracuje na rozšíření svých základních modelů pro podporu různých typů dat, včetně videa, audio a časových řad. Tyto pokroky umožní LFM škálovat napříč mnoha průmyslovými odvětvími, jako jsou finanční služby, biotechnologie a spotřební elektronika.

Společnost se také soustředí na přispění do otevřené vědecké komunity. Ačkoli samotné modely nejsou v současné době otevřené, Liquid AI plánuje uvolnit relevantní vědecké poznatky, metody a datové sady širší AI komunitě, podporující spolupráci a inovace.

Brzký Přístup a Adopce

Liquid AI目前 nabízí brzký přístup ke svým LFM prostřednictvím různých platforem, včetně Liquid Playground, Lambda (Chat UI a API) a Perplexity Labs. Podniky, které chtějí integrovat špičkové AI systémy do svých operací, mohou prozkoumat potenciál LFM napříč různými nasazeními, od edge zařízení po on-premise řešení.

Otevřený vědecký přístup Liquid AI podporuje rané adoptéry, aby sdíleli své zkušenosti a poznatky. Společnost aktivně hledá zpětnou vazbu, aby mohla své modely vylepšit a optimalizovat pro reálné aplikace. Vývojáři a organizace, které se chtějí zapojit do této cesty, mohou přispět k testování a pomoci Liquid AI vylepšit své AI systémy.

Závěr

Uvedení Liquid Foundation Models představuje významný pokrok v AI krajině. S důrazem na efektivitu, adaptabilitu a výkon, LFM stojí na prahu toho, aby změnily způsob, jakým podniky přistupují k integraci AI. Jakmile více organizací tyto modely přijme, vize Liquid AI o škálovatelných, obecných AI systémech se pravděpodobně stane základním kamenem další éry umělé inteligence.

Jestliže máte zájem prozkoumat potenciál LFM pro vaši organizaci, Liquid AI vás zve, abyste se spojili a přidali se k rostoucí komunitě raných adoptérů, kteří formují budoucnost AI.

Pro více informací, navštivte oficiální webovou stránku Liquid AI a začněte experimentovat s LFM dnes.