Lansarea Liquid AI a modelelor de fundație lichide: un joc schimbat în inteligența artificială generativă

Într-un anunț fără precedent, Liquid AI, o spin-off a MIT, a lansat prima sa serie de Modele de fundație lichide (LFM). Aceste modele, proiectate de la principii fundamentale, stabilesc un nou standard în domeniul inteligenței artificiale generative, oferind o performanță de neegalat la diverse scară. LFM, cu arhitectura lor inovatoare și capacități avansate, sunt gata să provoace modelele de inteligență artificială lider în industrie, inclusiv ChatGPT.

Liquid AI a fost fondat de o echipă de cercetători de la MIT, inclusiv Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini și Daniela Rus. Cu sediul în Boston, Massachusetts, misiunea companiei este de a crea sisteme de inteligență artificială generale și eficiente pentru întreprinderi de toate dimensiunile. Echipa a inovat inițial rețelele neuronale lichide, o clasă de modele de inteligență artificială inspirate de dinamica creierului, și acum își propune să extindă capacitățile sistemelor de inteligență artificială la toate scările, de la dispozitivele de margine la implementări de nivel întreprindere.

Ce sunt Modelele de fundație lichide (LFM)?

Modelele de fundație lichide reprezintă o nouă generație de sisteme de inteligență artificială care sunt foarte eficiente atât în ceea ce privește utilizarea memoriei, cât și a puterii de calcul. Construite pe baza sistemelor dinamice, prelucrării semnalelor și algebrei liniare numerice, aceste modele sunt proiectate pentru a gestiona diverse tipuri de date secvențiale – cum ar fi text, video, audio și semnale – cu o acuratețe remarcabilă.

Liquid AI a dezvoltat trei modele de limbă principale ca parte a acestui lansări:

• LFM-1B: Un model dens cu 1,3 miliarde de parametri, optimizat pentru medii cu resurse limitate.
• LFM-3B: Un model cu 3,1 miliarde de parametri, ideal pentru scenarii de implementare de margine, cum ar fi aplicații mobile.
• LFM-40B: Un model cu 40,3 miliarde de parametri, de tip Mixture of Experts (MoE), proiectat pentru a gestiona sarcini complexe cu o performanță excepțională.

Aceste modele au demonstrat deja rezultate de top în diverse benchmark-uri de inteligență artificială, făcându-le un concurent formidabil pentru modelele existente de inteligență artificială generativă.

Performanță de top

Modelele de fundație lichide ale Liquid AI oferă o performanță de top în diverse benchmark-uri. De exemplu, LFM-1B depășește modelele bazate pe transformatori din categoria sa de dimensiune, în timp ce LFM-3B concurează cu modele mai mari, cum ar fi Phi-3.5 de la Microsoft (MSFT ) și seria Llama de la Meta. Modelul LFM-40B, în ciuda dimensiunii sale, este suficient de eficient pentru a rivaliza cu modele cu parametri și mai mulți, oferind un echilibru unic între performanță și eficiență a resurselor.

Printre punctele forte ale performanței LFM se numără:

• LFM-1B: Domine benchmark-uri precum MMLU și ARC-C, stabilind un nou standard pentru modelele cu 1 miliarde de parametri.
• LFM-3B: Depășește modele precum Phi-3.5 și Gemma 2 de la Google (GOOGL ) în ceea ce privește eficiența, menținând în același timp o amprentă mică de memorie, ceea ce îl face ideal pentru aplicații mobile și de margine.
• LFM-40B: Arhitectura MoE a acestui model oferă o performanță comparabilă cu modelele mai mari, cu 12 miliarde de parametri activi în orice moment.

O nouă eră în eficiența inteligenței artificiale

O provocare semnificativă în inteligența artificială modernă este gestionarea memoriei și a calculului, în special atunci când se lucrează cu sarcini cu context lung, cum ar fi rezumarea documentelor sau interacțiunile cu chatbot-urile. LFM excelează în acest domeniu prin comprimarea eficientă a datelor de intrare, ceea ce duce la o reducere a consumului de memorie în timpul inferenței. Acest lucru permite modelului să proceseze secvențe mai lungi fără a necesita actualizări costisitoare de hardware.

De exemplu, LFM-3B oferă o lungime a contextului de 32k de tokeni – făcându-l unul dintre cele mai eficiente modele pentru sarcini care necesită cantități mari de date pentru a fi procesate simultan.

O arhitectură revoluționară

LFM sunt construite pe o arhitectură unică, care se abate de la modelele tradiționale de transformatori. Arhitectura este centrată pe operatori liniari adaptivi, care modulează calculul în funcție de datele de intrare. Acest abordaj permite Liquid AI să optimizeze semnificativ performanța pe diverse platforme de hardware, inclusiv NVIDIA (NVDA ), AMD, Cerebras (CBRS ) și Apple.

spațiul de proiectare pentru LFM implică o combinație inovatoare de structuri de amestecare a tokenilor și structuri de amestecare a canalelor care îmbunătățesc modul în care modelul procesează datele. Acest lucru conduce la capacități superioare de generalizare și raționament, în special în sarcini cu context lung și aplicații multimodale.

Extinderea frontierei inteligenței artificiale

Liquid AI are ambiții mari pentru LFM. Dincolo de modelele de limbă, compania lucrează la extinderea modelelor sale de fundație pentru a susține diverse modalități de date, inclusiv video, audio și date cu caracteristici temporale. Aceste progrese vor permite LFM să se extindă în diverse industrii, cum ar fi servicii financiare, biotehnologie și electronice de consum.

Compania se concentrează, de asemenea, pe contribuția la comunitatea științifică deschisă. Deși modelele însele nu sunt open-source în acest moment, Liquid AI intenționează să publice descoperiri de cercetare relevante, metode și seturi de date către comunitatea mai largă de inteligență artificială, încurajând colaborarea și inovarea.

Acces timpuriu și adoptare

Liquid AI oferă în prezent acces timpuriu la LFM prin diverse platforme, inclusiv Liquid Playground, Lambda (Interfață de chat și API) și Perplexity Labs. Întreprinderile care doresc să integrezeze sisteme de inteligență artificială de ultimă generație în operațiunile lor pot explora potențialul LFM în diverse medii de implementare, de la dispozitive de margine la soluții on-premise.

Abordarea deschisă a științei a Liquid AI încurajează adoptatorii timpurii să împărtășească experiențele și insight-urile lor. Compania caută activ feedback pentru a rafina și optimiza modelele sale pentru aplicații din lumea reală. Dezvoltatorii și organizațiile interesate să facă parte din această călătorie pot contribui la eforturile de testare și ajuta Liquid AI să îmbunătățească sistemele sale de inteligență artificială.

Concluzie

Lansarea Modelelor de fundație lichide marchează o avansare semnificativă în peisajul inteligenței artificiale. Cu accent pe eficiență, adaptabilitate și performanță, LFM sunt gata să remodeleze modul în care întreprinderile abordează integrarea inteligenței artificiale. Pe măsură ce mai multe organizații adoptă aceste modele, viziunea Liquid AI asupra sistemelor de inteligență artificială generale și scalabile va deveni probabil unul dintre pilonii următoarei ere a inteligenței artificiale.

Dacă sunteți interesați să explorați potențialul LFM pentru organizația dvs., Liquid AI vă invită să luați legătura și să vă alăturați comunității în creștere a adoptatorilor timpurii care modelează viitorul inteligenței artificiale.

Pentru mai multe informații, vizitați site-ul oficial Liquid AI și începeți să experimentați cu LFM astăzi.