Sıvı AI, Sıvı Temel Modellerini Tanıttı: Oluşturucu AI’de Oyun Değiştirici

Çığır açan bir duyuru ile, Liquid AI, bir MIT spin-off’u, ilk Sıvı Temel Modelleri (LFM) serisini tanıttı. İlkelerden tasarlanan bu modeller, oluşturucu AI alanında yeni bir standart belirliyor ve çeşitli ölçeklerde eşsiz performans sunuyor. LFMs, yenilikçi mimarisi ve gelişmiş özellikleri ile endüstri lideri AI modellerini,包括 ChatGPT’yi, zorlayacak.

Liquid AI, Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini ve Daniela Rus gibi MIT araştırmacıları tarafından kuruldu. Boston, Massachusetts’te bulunan şirketin misyonu, tüm ölçeklerdeki işletmeler için yetenekli ve verimli genel amaçlı AI sistemleri oluşturmaktır. Takım, aslen sıvı sinir ağlarını, beyin dinamikleri tarafından ilham alınan bir AI modeli sınıfını, geliştirdi ve şimdi AI sistemlerinin yeteneklerini, kenar cihazlardan işletme sınıfı dağıtımlarına kadar her ölçekte genişletmeyi amaçlıyor.

Sıvı Temel Modeller (LFMs) Nedir?

Sıvı Temel Modeller, hem bellek kullanımı hem de hesaplama gücü açısından yüksek verimlilikte olan yeni bir AI sistemleri neslini temsil ediyor. Dinamik sistemler, sinyal işleme ve sayısal lineer cebir temelinde inşa edilen bu modeller, metin, video, ses ve sinyaller gibi çeşitli türdeki sıralı verileri şaşırtıcı bir doğrulukla işleyebilir.

Liquid AI, bu lansman kapsamında üç temel dil modeli geliştirdi:

• LFM-1B: Kaynak kısıtlı ortamlar için optimize edilmiş 1,3 milyar parametreli bir model.
• LFM-3B: 3,1 milyar parametreli bir model, kenar dağıtım senaryoları, örneğin mobil uygulamalar için ideal.
• LFM-40B: Karma Uzmanlar (MoE) modeli, karmaşık görevleri olağanüstü performansla işleyebilen 40,3 milyar parametreli bir model.

Bu modeller, already anahtar AI benchmark’lerinde state-of-the-art sonuçlar göstererek, mevcut oluşturucu AI modellerine güçlü bir rakip oldu.

Durumun En İyisi Performans

Liquid AI’nin LFMs, çeşitli benchmark’lerde en iyi performansları sunuyor. Örneğin, LFM-1B, kendi büyüklük kategorisindeki transformer tabanlı modelleri geride bırakırken, LFM-3B Microsoft’un Phi-3.5 ve Meta’nın Llama serisi gibi daha büyük modellerle yarışıyor. LFM-40B modeli, büyüklüğüne rağmen, daha büyük parametre sayılarına sahip modellerle rekabet edebilecek kadar verimlidir ve performans ile kaynak verimliliği arasında benzersiz bir denge sunar.

LFM performansının bazı destacaları:

• LFM-1B: MMLU ve ARC-C gibi benchmark’lerde yeni bir standart belirliyor ve 1B parametreli modeller için yeni bir seviye belirliyor.
• LFM-3B: Phi-3.5 ve Google’ın Gemma 2 gibi modellerden daha verimli ve küçük bir bellek ayak izi sunuyor, bu da onu mobil ve kenar AI uygulamaları için ideal yapıyor.
• LFM-40B: Bu modelin MoE mimarisi, daha büyük modellerle karşılaştırılabilir performans sunuyor ve her zaman 12 milyar aktif parametre sunuyor.

AI Verimliliği Yeni Bir Çağ

Modern AI’da önemli bir zorluk, özellikle belge özetleme veya sohbet bot etkileşimleri gibi uzun bağlam görevlerinde, bellek ve hesaplama yönetimidır. LFMs, bu alanda girdi verilerini etkili bir şekilde sıkıştırarak, çıkarım sırasında bellek tüketimini azaltıyor. Bu, modellerin daha uzun dizileri işleyebilmesini sağlıyor ve pahalı donanım yükseltmeleri gerektirmiyor.

Örneğin, LFM-3B, 32k token bağlam uzunluğu sunuyor ve bu, büyük miktarda verinin aynı anda işlenmesi gereken görevler için en verimli modellerden biri yapıyor.

Devrim Niteliğinde Bir Mimarisi

LFMs, geleneksel transformer modellerinden farklı, benzersiz bir mimari çerçevesine dayanıyor. Mimarisi, girdi verilerine bağlı olarak hesaplamayı değiştiren adaptif lineer operatörler etrafında merkezleniyor. Bu yaklaşım, Liquid AI’nin performansı çeşitli donanım platformlarında, NVIDIA, AMD, Cerebras ve Apple donanımı dahil, önemli ölçüde optimize etmesini sağlıyor.

LFMs için tasarım alanı, veri işleme şeklini iyileştiren token-karıştırma ve kanal-karıştırma yapıları ile birlikte yeni bir token-karıştırma ve kanal-karıştırma yapılarının benzersiz bir karışımını içeriyor. Bu, özellikle uzun bağlam görevleri ve çoklu modal uygulamalar için üstün genelleme ve akıl yürütme yetenekleri sağlıyor.

AI Sınırını Genişletmek

Liquid AI, LFMs için büyük hedefleri var. Dil modellerinin ötesinde, şirket LFMs’ini çeşitli veri modellerini desteklemek için genişletmeyi amaçlıyor, bunlar arasında video, ses ve zaman serisi verileri bulunuyor. Bu gelişmeler, LFMs’nin finansal hizmetler, biyoteknoloji ve tüketici elektroniği gibi çeşitli endüstrilerde ölçeklenmesini sağlayacak.

Şirket, aynı zamanda açık bilim topluluğuna katkıda bulunmaya odaklanıyor. Modeller kendileri şu anda açık kaynaklı değil, ancak Liquid AI, ilgili araştırma sonuçları, yöntemleri ve veri setlerini daha geniş AI topluluğuna yayınlamayı planlıyor ve bu da işbirliği ve inovasyonu teşvik ediyor.

Erken Erişim ve Benimsenme

Liquid AI, şu anda Liquid Playground, Lambda (Sohbet UI ve API) ve Perplexity Labs gibi çeşitli platformlar aracılığıyla LFMs’ye erken erişimi sunuyor. AI sistemlerini operasyonlarına entegre etmek isteyen işletmeler, LFMs’nin potansiyelini farklı dağıtım ortamlarında, kenar cihazlardan şirket içi çözümlere kadar keşfedebilir.

Liquid AI’nin açık bilim yaklaşımı, erken benimseyenlerin deneyimlerini ve içgörülerini paylaşmasını teşvik ediyor. Şirket, modellerini gerçek dünya uygulamaları için iyileştirmek ve optimize etmek için geri bildirimi aktif olarak arıyor. Geliştiriciler ve organizasyonlar, bu yolculuğun bir parçası olmak ve Liquid AI’nin AI sistemlerini geliştirmelerine katkıda bulunmak için kırmızı takım çabalarına katkıda bulunabilir.

Sonuç

Sıvı Temel Modellerinin tanıtımı, AI manzarasında önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Verimlilik, adaptasyon ve performans odaklı olarak, LFMs, işletmelerin AI entegrasyonuna yaklaşımlarını yeniden şekillendirmeye hazır görünüyor. Daha fazla organizasyon bu modelleri benimsemeye başladığında, Liquid AI’nin ölçeklenebilir, genel amaçlı AI sistemleri vizyonu muhtemelen yapay zeka’nın bir sonraki döneminin temel taşı haline gelecektir.

Şirketiniz için LFMs’nin potansiyelini keşfetmekle ilgileniyorsanız, Liquid AI size ulaşmanızı ve AI’nin geleceğini şekillendiren büyüyen erken benimseyen topluluğuna katılmanızı davet ediyor.

Daha fazla bilgi için, Liquid AI’nin resmi web sitesini ziyaret edin ve bugün LFMs ile deneysel çalışmaya başlayın.