लिक्विड एआई ने लिक्विड फाउंडेशन मॉडल लॉन्च किया: जेनरेटिव एआई में एक गेम-चेंजर

एक ज़बरदस्त घोषणा में, लिक्विड एआईएमआईटी स्पिन-ऑफ ने अपनी पहली श्रृंखला शुरू की है लिक्विड फाउंडेशन मॉडल (एलएफएम)। प्रथम सिद्धांतों से डिजाइन किए गए इन मॉडलों ने एक नया मानक स्थापित किया है। जनरेटिव ए.आई. अंतरिक्ष में, विभिन्न पैमानों पर बेजोड़ प्रदर्शन की पेशकश। एलएफएम, अपनी अभिनव वास्तुकला और उन्नत क्षमताओं के साथ, चैटजीपीटी सहित उद्योग-अग्रणी एआई मॉडल को चुनौती देने के लिए तैयार हैं।

लिक्विड एआई की स्थापना एमआईटी शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा की गई थी, जिसमें शामिल हैं रामिन हसनी, मथियास लेचनर, अलेक्जेंडर अमिनी, और डेनिएला रस। बोस्टन, मैसाचुसेट्स में मुख्यालय वाली इस कंपनी का मिशन सभी आकारों के उद्यमों के लिए सक्षम और कुशल सामान्य-उद्देश्य वाली AI प्रणाली बनाना है। टीम ने मूल रूप से लिक्विड न्यूरल नेटवर्क का बीड़ा उठाया, जो मस्तिष्क की गतिशीलता से प्रेरित AI मॉडल का एक वर्ग है, और अब इसका लक्ष्य एज डिवाइस से लेकर एंटरप्राइज़-ग्रेड परिनियोजन तक हर पैमाने पर AI सिस्टम की क्षमताओं का विस्तार करना है।

लिक्विड फाउंडेशन मॉडल (एलएफएम) क्या हैं?

लिक्विड फाउंडेशन मॉडल एआई सिस्टम की एक नई पीढ़ी का प्रतिनिधित्व करते हैं जो मेमोरी उपयोग और कम्प्यूटेशनल पावर दोनों में अत्यधिक कुशल हैं। डायनेमिक सिस्टम, सिग्नल प्रोसेसिंग और संख्यात्मक रैखिक बीजगणित में एक आधार के साथ निर्मित, इन मॉडलों को विभिन्न प्रकार के अनुक्रमिक डेटा - जैसे कि टेक्स्ट, वीडियो, ऑडियो और सिग्नल - को उल्लेखनीय सटीकता के साथ संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

लिक्विड एआई ने इस लॉन्च के हिस्से के रूप में तीन प्राथमिक भाषा मॉडल विकसित किए हैं:

• एलएफएम-1बी: 1.3 बिलियन पैरामीटर्स वाला एक सघन मॉडल, जो संसाधन-सीमित वातावरण के लिए अनुकूलित है।
• एलएफएम-3बी: एक 3.1 बिलियन-पैरामीटर मॉडल, जो मोबाइल अनुप्रयोगों जैसे एज परिनियोजन परिदृश्यों के लिए आदर्श है।
• एलएफएम-40बी: 40.3 बिलियन-पैरामीटर मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स (MoE) मॉडल जिसे असाधारण प्रदर्शन के साथ जटिल कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इन मॉडलों ने पहले ही प्रमुख एआई बेंचमार्कों में अत्याधुनिक परिणाम प्रदर्शित किए हैं, जिससे वे मौजूदा जनरेटिव एआई मॉडलों के लिए एक मजबूत प्रतियोगी बन गए हैं।

अत्याधुनिक प्रदर्शन

लिक्विड एआई के एलएफएम विभिन्न बेंचमार्क पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, एलएफएम-1बी अपने आकार श्रेणी में ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि एलएफएम-3बी माइक्रोसॉफ्ट के फी-3.5 और मेटा के लामा सीरीज जैसे बड़े मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है। एलएफएम-40बी अपने आकार के बावजूद, यह मॉडल इतना कुशल है कि यह बड़े पैरामीटर वाले मॉडलों से भी प्रतिस्पर्धा कर सकता है, तथा प्रदर्शन और संसाधन दक्षता के बीच एक अद्वितीय संतुलन प्रदान करता है।

एलएफएम प्रदर्शन की कुछ मुख्य बातें इस प्रकार हैं:

• एलएफएम-1बी: MMLU और ARC-C जैसे बेंचमार्कों पर प्रभुत्व स्थापित करते हुए, 1B-पैरामीटर मॉडल के लिए एक नया मानक स्थापित किया।
• एलएफएम-3बी: यह फी-3.5 और गूगल के जेम्मा 2 जैसे मॉडलों को दक्षता में पीछे छोड़ देता है, जबकि इसकी मेमोरी का आकार छोटा होता है, जिससे यह मोबाइल और एज एआई अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बन जाता है।
• एलएफएम-40बीइस मॉडल की MoE वास्तुकला किसी भी समय 12 बिलियन सक्रिय मापदंडों के साथ बड़े मॉडलों के लिए तुलनीय प्रदर्शन प्रदान करती है।

एआई दक्षता में एक नया युग

आधुनिक AI में एक महत्वपूर्ण चुनौती मेमोरी और कंप्यूटेशन को मैनेज करना है, खासकर जब डॉक्यूमेंट समराइजेशन या चैटबॉट इंटरैक्शन जैसे लंबे-संदर्भ कार्यों के साथ काम किया जाता है। LFM इस क्षेत्र में इनपुट डेटा को कुशलतापूर्वक संपीड़ित करके उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अनुमान के दौरान मेमोरी की खपत कम हो जाती है। यह मॉडल को महंगे हार्डवेयर अपग्रेड की आवश्यकता के बिना लंबे अनुक्रमों को संसाधित करने की अनुमति देता है।

उदाहरण के लिए, एलएफएम-3बी एक प्रदान करता है 32k टोकन संदर्भ लंबाई- यह उन कार्यों के लिए सबसे कुशल मॉडलों में से एक है, जिनमें बड़ी मात्रा में डेटा को एक साथ संसाधित करने की आवश्यकता होती है।

एक क्रांतिकारी वास्तुकला

एलएफएम को एक अद्वितीय आर्किटेक्चरल फ्रेमवर्क पर बनाया गया है, जो पारंपरिक ट्रांसफॉर्मर मॉडल से अलग है। आर्किटेक्चर अनुकूली रैखिक ऑपरेटरों के आसपास केंद्रित है, जो इनपुट डेटा के आधार पर गणना को मॉड्यूलेट करते हैं। यह दृष्टिकोण लिक्विड एआई को NVIDIA, AMD, सेरेब्रस और Apple हार्डवेयर सहित विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से अनुकूलित करने की अनुमति देता है।

RSI डिज़ाइन स्थान एलएफएम के लिए एक नया मिश्रण शामिल है टोकन-मिक्सिंग और चैनल-मिश्रण संरचनाएं जो मॉडल द्वारा डेटा को प्रोसेस करने के तरीके को बेहतर बनाता है। इससे बेहतर सामान्यीकरण और तर्क क्षमताएं विकसित होती हैं, खास तौर पर लंबे संदर्भ वाले कार्यों और मल्टीमॉडल अनुप्रयोगों में।

एआई सीमा का विस्तार

लिक्विड एआई की एलएफएम के लिए बड़ी महत्वाकांक्षाएं हैं। भाषा मॉडल से परे, कंपनी वीडियो, ऑडियो और टाइम सीरीज डेटा सहित विभिन्न डेटा मोडैलिटीज का समर्थन करने के लिए अपने फाउंडेशन मॉडल का विस्तार करने पर काम कर रही है। ये प्रगति एलएफएम को वित्तीय सेवाओं, जैव प्रौद्योगिकी और उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स जैसे कई उद्योगों में विस्तार करने में सक्षम बनाएगी।

कंपनी ओपन साइंस समुदाय में योगदान देने पर भी ध्यान केंद्रित कर रही है। हालांकि इस समय मॉडल खुद ओपन-सोर्स नहीं हैं, लेकिन लिक्विड एआई व्यापक एआई समुदाय के लिए प्रासंगिक शोध निष्कर्ष, विधियां और डेटा सेट जारी करने की योजना बना रहा है, जिससे सहयोग और नवाचार को बढ़ावा मिलेगा।

शीघ्र पहुँच और अपनाना

लिक्विड एआई वर्तमान में विभिन्न प्लेटफार्मों के माध्यम से अपने एलएफएम तक शीघ्र पहुंच की पेशकश कर रहा है, जिनमें शामिल हैं लिक्विड प्लेग्राउंड, lambda (चैट यूआई और एपीआई), और पर्प्लेक्सिटी लैब्सअपने परिचालन में अत्याधुनिक एआई प्रणालियों को एकीकृत करने के इच्छुक उद्यम एज डिवाइस से लेकर ऑन-प्रिमाइसेस समाधानों तक, विभिन्न परिनियोजन वातावरणों में एलएफएम की क्षमता का पता लगा सकते हैं।

लिक्विड एआई का ओपन-साइंस दृष्टिकोण शुरुआती अपनाने वालों को अपने अनुभव और अंतर्दृष्टि साझा करने के लिए प्रोत्साहित करता है। कंपनी वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अपने मॉडलों को परिष्कृत और अनुकूलित करने के लिए सक्रिय रूप से प्रतिक्रिया मांग रही है। इस यात्रा का हिस्सा बनने में रुचि रखने वाले डेवलपर्स और संगठन रेड-टीमिंग प्रयासों में योगदान दे सकते हैं और लिक्विड एआई को अपने एआई सिस्टम को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं।

निष्कर्ष

लिक्विड फाउंडेशन मॉडल की रिलीज़ एआई परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करती है। दक्षता, अनुकूलनशीलता और प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, एलएफएम उद्यमों के एआई एकीकरण के तरीके को फिर से आकार देने के लिए तैयार हैं। जैसे-जैसे अधिक संगठन इन मॉडलों को अपनाते हैं, लिक्विड एआई का स्केलेबल, सामान्य-उद्देश्य वाले एआई सिस्टम का विज़न संभवतः कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अगले युग की आधारशिला बन जाएगा।

यदि आप अपने संगठन के लिए एलएफएम की क्षमता का पता लगाने में रुचि रखते हैं, तो लिक्विड एआई आपको संपर्क करने और एआई के भविष्य को आकार देने वाले शुरुआती अपनाने वालों के बढ़ते समुदाय में शामिल होने के लिए आमंत्रित करता है।

अधिक जानकारी के लिए, यात्रा लिक्विड एआई की आधिकारिक वेबसाइट और आज ही एलएफएम के साथ प्रयोग शुरू करें।