Запуск Liquid AI Liquid Foundation Models: революция в области генеративного ИИ

В рамках беспрецедентного объявления компания Liquid AI, спин-офф MIT, представила свою первую серию Liquid Foundation Models (LFM). Эти модели, разработанные с нуля, устанавливают новый стандарт в области генеративного ИИ, предлагая непревзойденную производительность на различных масштабах. LFM, с их инновационной архитектурой и продвинутыми возможностями, готовы бросить вызов ведущим моделям ИИ, включая ChatGPT.

Liquid AI была основана командой исследователей MIT, включая Рамина Хасани, Маттиаса Лехнера, Александра Амини и Даниэлу Рус. Штаб-квартира компании находится в Бостоне, штат Массачусетс, и ее миссия заключается в создании способных и эффективных общих систем ИИ для предприятий всех размеров. Команда изначально разработала жидкие нейронные сети, класс моделей ИИ, вдохновленных динамикой мозга, и теперь стремится расширить возможности систем ИИ на всех уровнях, от устройств на краю сети до корпоративных развертываний.

Что такое Liquid Foundation Models (LFM)?

Liquid Foundation Models представляют собой новое поколение систем ИИ, которые высокоэффективны как в использовании памяти, так и в вычислительной мощности. Разработанные на основе динамических систем, обработки сигналов и численной линейной алгебры, эти модели предназначены для обработки различных типов последовательных данных – таких как текст, видео, аудио и сигналы – с замечательной точностью.

Liquid AI разработала три основных языковых модели в рамках этого запуска:

• LFM-1B: Плотная модель с 1,3 миллиардами параметров, оптимизированная для сред с ограниченными ресурсами.
• LFM-3B: Модель с 3,1 миллиардами параметров, идеальная для сценариев развертывания на краю сети, таких как мобильные приложения.
• LFM-40B: Модель с 40,3 миллиардами параметров Mixture of Experts (MoE), предназначенная для решения сложных задач с исключительной производительностью.

Эти модели уже продемонстрировали результаты на уровне лучших в своем классе на различных ключевых тестах ИИ, что делает их грозным конкурентом существующим моделям генеративного ИИ.

Производительность на уровне лучших в своем классе

Модели LFM от Liquid AI обеспечивают производительность на уровне лучших в своем классе на различных тестах. Например, LFM-1B превосходит модели на основе трансформеров в своей категории размера, в то время как LFM-3B конкурирует с более крупными моделями, такими как Phi-3.5 от Microsoft (MSFT ) и серия Llama от Meta. Модель LFM-40B, несмотря на свой размер, достаточно эффективна, чтобы конкурировать с моделями с еще большим количеством параметров, предлагая уникальный баланс между производительностью и эффективностью ресурсов.

Некоторые из наиболее заметных результатов моделей LFM включают:

• LFM-1B: Доминирует на тестах, таких как MMLU и ARC-C, устанавливая новый стандарт для моделей с 1 миллиардом параметров.
• LFM-3B: Превосходит модели, такие как Phi-3.5 и Gemma 2 от Google (GOOGL ), в эффективности, сохраняя при этом небольшой размер памяти, что делает ее идеальной для мобильных и краевых приложений ИИ.
• LFM-40B: Архитектура MoE этой модели обеспечивает производительность, сопоставимую с более крупными моделями, с 12 миллиардами активных параметров в любой момент времени.

Новая эра эффективности ИИ

Одной из значительных проблем современного ИИ является управление памятью и вычислениями, особенно при работе с задачами, требующими длинного контекста, такими как суммаризация документов или взаимодействие с чат-ботами. Модели LFM преуспевают в этой области, эффективно сжимая входные данные, что приводит к снижению потребления памяти во время вывода. Это позволяет моделям обрабатывать более длинные последовательности без необходимости дорогостоящего апгрейда оборудования.

Например, LFM-3B предлагает контекст длиной 32 тысячи токенов, что делает ее одной из самых эффективных моделей для задач, требующих одновременной обработки больших объемов данных.

Революционная архитектура

Модели LFM построены на уникальной архитектурной основе, отклоняющейся от традиционных моделей трансформеров. Архитектура центрируется вокруг адаптивных линейных операторов, которые модулируют вычисления на основе входных данных. Этот подход позволяет Liquid AI значительно оптимизировать производительность на различных аппаратных платформах, включая NVIDIA (NVDA ), AMD, Cerebras (CBRS ) и Apple.

Пространство проектирования для моделей LFM включает в себя новое сочетание структур смешивания токенов и структур смешивания каналов, что улучшает, как модель обрабатывает данные. Это приводит к лучшей обобщаемости и способности к рассуждениям, особенно в задачах с длинным контекстом и многомодальных приложениях.

Расширение границ ИИ

У Liquid AI есть грандиозные планы на модели LFM. За пределами языковых моделей компания работает над расширением своих фундаментальных моделей для поддержки различных типов данных, включая видео, аудио и временные ряды. Эти достижения позволят моделям LFM масштабироваться на различные отрасли, такие как финансовые услуги, биотехнологии и потребительская электроника.

Компания также фокусируется на вкладе в открытое научное сообщество. Хотя сами модели не открыты, Liquid AI планирует выпустить соответствующие научные результаты, методы и наборы данных в более широкое сообщество ИИ, поощряя сотрудничество и инновации.

Ранний доступ и внедрение

Liquid AI в настоящее время предлагает ранний доступ к своим моделям LFM через различные платформы, включая Liquid Playground, Lambda (Chat UI и API) и Perplexity Labs. Предприятия, стремящиеся интегрировать передовые системы ИИ в свои операции, могут изучить потенциал моделей LFM на различных средах развертывания, от устройств на краю сети до решений на месте.

Открытый научный подход Liquid AI поощряет ранних пользователей делиться своим опытом и идеями. Компания активно ищет обратную связь, чтобы усовершенствовать и оптимизировать свои модели для реальных приложений. Разработчики и организации, заинтересованные в том, чтобы стать частью этого пути, могут внести свой вклад в усилия по тестированию и помочь Liquid AI улучшить свои системы ИИ.

Заключение

Выпуск моделей Liquid Foundation Models знаменует собой значительный прорыв в ландшафте ИИ. С фокусом на эффективности, адаптивности и производительности модели LFM готовы изменить то, как предприятия подходят к интеграции ИИ. По мере того, как все больше организаций принимают эти модели, видение Liquid AI о масштабируемых, общих системах ИИ, скорее всего, станет краеугольным камнем следующей эры искусственного интеллекта.

Если вы заинтересованы в изучении потенциала моделей LFM для вашей организации, Liquid AI приглашает вас связаться с ними и присоединиться к растущему сообществу ранних пользователей, формирующих будущее ИИ.

Для получения более подробной информации посетите официальный сайт Liquid AI и начните экспериментировать с моделями LFM сегодня.