Что такое модель жидкого фундамента? Руководство по Liquid AI LFM
Модель жидкого фундамента (LFM) — это модель искусственного интеллекта без трансформатора, созданная Liquid AI для эффективного долгоконтекстного вывода и меньшего использования памяти на телефонах, транспортных средствах и периферийных устройствах.
Глубокое погружение
Liquid AI была основана в 2023 году Рамином Хасани, Матиасом Лехнером, Александром Амини и Даниэлой Рус, командой MIT CSAIL, стоящей за «жидкими нейронными сетями». Они возникли в результате изучения нематодного червя C. elegans, чей крошечный мозг из 302 нейронов вдохновил создание сетей жидкой постоянной времени (LTC), в которых поведение каждого нейрона непрерывно меняется с течением времени посредством дифференциальных уравнений. Коммерческие модели Liquid, Liquid Foundation Models (LFM-1B, 3B, 40B), обобщают эту идею за пределы Трансформеров. Отличительной особенностью является почти постоянное использование памяти по мере роста контекста, в отличие от Трансформеров, чей кэш внимания раздувается с увеличением длины последовательности. В 2024 году компания собрала большую серию A (около 250 миллионов долларов), а затем выпустила LFM2, настроенную для развертывания на устройствах на ноутбуках, телефонах и автомобилях.
Техническая информация
Трансформаторы хранят кэш значений ключей, который растет линейно с длиной входных данных, поэтому длинные контексты съедают память. Вместо этого LFM используют «жидкие» вычислительные блоки, построенные на основе структурированного пространства состояний и операторов динамической системы, которые сжимают прошлую информацию в рекуррентное состояние фиксированного размера. Вычисления описываются уравнениями непрерывного времени, параметры которых (например, константы времени) адаптируются к входным данным, позволяя модели обрабатывать длинные последовательности с примерно одинаковым объемом памяти и предсказуемой задержкой, что идеально подходит для периферийного оборудования с ограниченными ресурсами.
Стратегическое воздействие
Стратегия поставщика
Дорожные карты поставщиков влияют на то, какие функции ваша команда может создать дальше.
Стоимость и бюджет
Коммерческие условия и варианты развертывания влияют на долгосрочные затраты и риски.
Риски и безопасность
Стимулы компании влияют на невыполнение обязательств по продукту, безопасность и открытость.
Будущее того, что такое модель жидкого фундамента? Руководство по Liquid AI LFM
Liquid делает ставку на то, что будущее искусственного интеллекта — это не просто гигантские облачные модели, а мощные частные модели, работающие локально. Ожидайте более тесной интеграции с телефонами, транспортными средствами и чипами Интернета вещей, а также продолжением выпусков LFM, оптимизированных для конкретного оборудования. Более широкий вопрос исследования заключается в том, могут ли нетрансформаторские архитектуры в стиле пространства состояний соответствовать передовому качеству в масштабе. Если преимущества эффективности сохранятся по мере роста моделей, подход Liquid может изменить способ создания помощников на устройствах и встроенного искусственного интеллекта.
Реальная реализация
Запуск мощного чат-помощника полностью в автономном режиме на смартфоне для использования с учетом конфиденциальности
Внедрение распознавания языка с малой задержкой в автомобили для голосового управления без обращения к облаку
Обработка очень длинных документов или журналов на ноутбуке, где кэш памяти Transformer слишком велик.
Обеспечение возможностей периферийной робототехники и устройств Интернета вещей, где оригинальные жидкостные сети, вдохновленные C. elegans, превосходно справляются с непрерывным контролем.
Риски и ограничения
Объявления о запуске могут опережать стабильность реальных производственных процессов.
Цены на API или изменения в политике могут в одночасье разрушить предположения.
Зависимость от одного поставщика увеличивает затраты на привязку и миграцию.
Дорожная карта реализации
Оценивайте поставщиков, используя собственные задачи и наборы данных.
Перед интеграцией ознакомьтесь с условиями конфиденциальности, безопасности и юридическими условиями.
Поддерживайте резервный план для разных моделей или поставщиков.
Отслеживайте примечания к выпуску, чтобы изменения в дорожной карте не удивили команды.
Продолжайте исследовать
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
Следующее руководство
Модели NVIDIA Cosmos World Foundation
Часто задаваемые вопросы
What is a Liquid Foundation Model? Liquid AI LFM Guide?
Модель жидкого фундамента (LFM) — это модель искусственного интеллекта без трансформатора, созданная Liquid AI для эффективного долгоконтекстного вывода и меньшего использования памяти на телефонах, транспортных средствах и периферийных устройствах.
Какое биологическое вдохновение лежит в основе оригинальных «жидких нейронных сетей» Liquid AI?
Команда основателей Массачусетского технологического института изучала C. elegans, чья нервная система, состоящая примерно из 302 нейронов, послужила вдохновением для создания жидкостных сетей с постоянной времени.
В чем заключается ключевое преимущество LFM по эффективности перед стандартными трансформаторами?
Кэш-ключ трансформеров растет с длиной последовательности, а LFM сжимает прошлое в состояние фиксированного размера для почти постоянной памяти.
Liquid AI — это дочернее предприятие какого учреждения?
Liquid AI вырос из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL).
Какая математическая концепция лежит в основе жидких нейронных сетей?
Жидкие единицы — это динамические системы, в которых состояния нейронов развиваются в соответствии с дифференциальными уравнениями в течение непрерывного времени.
Какую основную цель развертывания Liquid подчеркивает с помощью таких моделей, как LFM2?
LFM2 настроен для эффективного развертывания на устройстве, что отражает ориентацию Liquid на локальный, частный ИИ.