Co to jest model podkładu w płynie? Przewodnik po płynnej AI LFM
Model płynnego podłoża (LFM) to model sztucznej inteligencji inny niż Transformator zbudowany przez Liquid AI w celu wydajnego wnioskowania w długim kontekście i mniejszego zużycia pamięci w telefonach, pojazdach i urządzeniach brzegowych.
Głębokie nurkowanie
Firma Liquid AI została założona w 2023 r. przez Ramina Hasaniego, Mathiasa Lechnera, Alexandra Amini i Danielę Rus, zespół MIT CSAIL odpowiedzialny za „płynne sieci neuronowe”. Powstały one w wyniku badania nicienia C. elegans, którego maleńki mózg składający się z 302 neuronów zainspirował sieci płynnej stałej czasowej (LTC), w których zachowanie każdego neuronu zmienia się w sposób ciągły w czasie za pomocą równań różniczkowych. Komercyjne modele Liquid, Liquid Foundation Models (LFM-1B, 3B, 40B), uogólniają tę ideę poza Transformers. Cechą wyróżniającą jest niemal stałe wykorzystanie pamięci w miarę rozwoju kontekstu, w przeciwieństwie do Transformersów, których pamięć podręczna powiększa się wraz z długością sekwencji. W 2024 roku firma zebrała dużą serię A (zgłoszoną kwotę około 250 milionów dolarów), a później wypuściła LFM2, przystosowany do wdrażania na urządzeniach na laptopach, telefonach i samochodach.
Wgląd techniczny
Transformatory przechowują pamięć podręczną typu klucz-wartość, która rośnie liniowo wraz z długością danych wejściowych, więc długie konteksty pochłaniają pamięć. Zamiast tego LFM wykorzystują „płynne” jednostki obliczeniowe zbudowane z operatorów ustrukturyzowanej przestrzeni stanów i systemów dynamicznych, które kompresują przeszłe informacje w stan rekurencyjny o stałym rozmiarze. Obliczenia opisują równania czasu ciągłego, których parametry (takie jak stałe czasowe) dostosowują się do danych wejściowych, umożliwiając modelowi obsługę długich sekwencji przy mniej więcej płaskiej pamięci i przewidywalnym opóźnieniu, co jest idealne w przypadku sprzętu brzegowego o ograniczonych zasobach.
Wpływ strategiczny
Strategia dostawcy
Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć.
Koszt i budżet
Warunki handlowe i opcje wdrożenia wpływają na długoterminowe koszty i ryzyko.
Ryzyko i bezpieczeństwo
Zachęty firmowe kształtują wady produktów, postawę bezpieczeństwa i otwartość.
Przyszłość modelu płynnego podkładu? Przewodnik po płynnej AI LFM
Liquid obstawia, że przyszłość sztucznej inteligencji to nie tylko gigantyczne modele w chmurze, ale wydajne, prywatne modele działające lokalnie. Spodziewaj się ściślejszej integracji z telefonami, pojazdami i chipami IoT, a także ciągłych wydań LFM zoptymalizowanych pod kątem konkretnego sprzętu. Szersze pytanie badawcze dotyczy tego, czy architektury inne niż transformatorowe i przypominające przestrzeń stanów mogą dorównać pionierskiej jakości na dużą skalę. Jeśli wraz z rozwojem modeli utrzymają się korzyści w zakresie wydajności, podejście Liquid może zmienić sposób tworzenia asystentów na urządzeniach i wbudowanej sztucznej inteligencji.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Uruchamianie zdolnego asystenta czatu całkowicie offline na smartfonie w celu ochrony prywatności
Osadzanie zrozumienia języka o niskim opóźnieniu w samochodach w celu sterowania głosowego bez konieczności przemieszczania się w obie strony w chmurze
Przetwarzanie bardzo długich dokumentów lub dzienników na laptopie, gdzie pamięć podręczna transformatora byłaby zbyt duża
Zasilanie robotów brzegowych i urządzeń IoT, w których oryginalne sieci płynne inspirowane C. elegans wyróżniają się ciągłą kontrolą
Zagrożenia i poręcze
Ogłoszenia o wprowadzeniu na rynek mogą przekroczyć stabilność w rzeczywistych przepływach pracy.
Ceny interfejsów API lub zmiany zasad mogą z dnia na dzień złamać założenia.
Zależność od jednego dostawcy zwiększa koszty uzależnienia i migracji.
Plan wdrożenia
Oceniaj dostawców, korzystając z własnych zadań i zbiorów danych.
Przed integracją przejrzyj warunki dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i prawa.
Utrzymuj plan awaryjny dla różnych modeli i dostawców.
Monitoruj informacje o wersji, aby zmiany w planie działania nie zaskoczyły zespołów.
Odkrywaj dalej
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the What Is a Liquid Foundation Model? Liquid AI LFM Guide quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Następny poradnik
Modele Fundacji NVIDIA Cosmos World
Często zadawane pytania
What is a Liquid Foundation Model? Liquid AI LFM Guide?
Model płynnego podłoża (LFM) to model sztucznej inteligencji inny niż Transformator zbudowany przez Liquid AI w celu wydajnego wnioskowania w długim kontekście i mniejszego zużycia pamięci w telefonach, pojazdach i urządzeniach brzegowych.
Jaka biologiczna inspiracja kryje się za oryginalnymi „płynnymi sieciami neuronowymi” Liquid AI?
Założycielski zespół z MIT badał C. elegans, którego układ nerwowy składający się z około 302 neuronów zainspirował sieci Liquid Time-Contained.
Jaka jest kluczowa przewaga w zakresie wydajności LFM w porównaniu ze standardowymi transformatorami?
Pamięć podręczna klucz-wartość transformatorów rośnie wraz z długością sekwencji, podczas gdy LFM kompresują przeszłość do stanu o stałym rozmiarze, zapewniając niemal stałą pamięć.
Liquid AI jest spinoutem jakiej instytucji?
Płynna sztuczna inteligencja wyrosła z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL) MIT.
Która koncepcja matematyczna leży u podstaw płynnych sieci neuronowych?
Jednostki płynne to układy dynamiczne, w których stany neuronów ewoluują zgodnie z równaniami różniczkowymi w ciągłym czasie.
Jaki jest główny cel wdrożenia, na który Liquid kładzie nacisk w przypadku modeli takich jak LFM2?
LFM2 jest dostrojony pod kątem wydajnego wdrażania na urządzeniu, co odzwierciedla skupienie się Liquid na lokalnej, prywatnej sztucznej inteligencji.