Genel Bakış
Liquid AI, dinamik sistemlerden ilham alan mimariler için standart Transformer'ı terk eden Liquid Foundation Modellerini (LFM'ler) inşa eden bir MIT spinout'udur. Hedef, telefonlarda ve uç cihazlarda kaliteden çok fazla ödün vermeden çalışan küçük, hızlı, hafıza açısından verimli modeller oluşturmaktır.
Liquid AI ve Liquid Foundation Modelleri en iyi strateji, model erişimi, platform kararları ve ekosistem ortaklıkları bağlamında anlaşılır.
Derin Dalış
Liquid AI, 2023 yılında Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini ve 'sıvı sinir ağları'nın arkasındaki MIT CSAIL ekibi Daniela Rus tarafından kuruldu. Bunlar, her bir nöronun davranışının diferansiyel denklemler yoluyla zaman içinde sürekli olarak değiştiği Sıvı Zaman Sabiti (LTC) ağlarına ilham veren 302 nöronlu minik beyni olan nematod solucanı C. elegans'ın incelenmesinden kaynaklandı. Liquid'in ticari modelleri olan Liquid Foundation Modelleri (LFM-1B, 3B, 40B), bu fikri Transformers'ın ötesinde genelleştiriyor. Öne çıkan bir özellik, dikkati dizi uzunluğuyla balonlaşan Transformers'ın aksine, bağlam büyüdükçe neredeyse sabit bir bellek ayak izidir. 2024 yılında şirket büyük bir A Serisi topladı (yaklaşık 250 milyon dolar olduğu bildirildi) ve daha sonra dizüstü bilgisayarlar, telefonlar ve arabalarda cihaz içi dağıtım için ayarlanmış LFM2'yi piyasaya sürdü.
Teknik Bilgi
Transformatörler, giriş uzunluğuyla doğrusal olarak büyüyen bir anahtar/değer önbelleği depolar, bu nedenle uzun bağlamlar belleği yer. LFM'ler bunun yerine, geçmiş bilgileri sabit boyutlu bir yinelenen duruma sıkıştıran yapılandırılmış durum uzayı ve dinamik sistem operatörlerinden oluşturulmuş 'sıvı' hesaplama birimlerini kullanır. Hesaplama, parametreleri (zaman sabitleri gibi) girdiye uyum sağlayan sürekli zaman denklemleriyle tanımlanır; bu, modelin uzun dizileri kabaca düz bellek ve öngörülebilir gecikmeyle işlemesine olanak tanır; bu, kaynak sınırlı uç donanım için idealdir.
Sıvı Yapay Zeka ve Sıvı Temel Modellerinde Uzmanlaşma
Liquid AI, dinamik sistemlerden ilham alan mimariler için standart Transformer'ı terk eden Liquid Foundation Modellerini (LFM'ler) inşa eden bir MIT spinout'udur. Hedef, telefonlarda ve uç cihazlarda kaliteden çok fazla ödün vermeden çalışan küçük, hızlı, hafıza açısından verimli modeller oluşturmaktır. Liquid AI ve Liquid Foundation Modelleri en iyi strateji, model erişimi, platform kararları ve ekosistem ortaklıkları bağlamında anlaşılır. Derin bir anlayış oluşturmak için Liquid AI ve Liquid Foundation Modellerini tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Liquid AI ve Liquid Foundation Modellerini kullanan güçlü ekipler, taahhütte bulunmadan önce tedarikçi stratejisini, yol haritasının güvenilirliğini ve bağlılık riskini değerlendirir. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler. Aynı zamanda, Lansman duyuruları gerçek üretim iş akışlarındaki istikrarı geride bırakabilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler.
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler.
Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir.
Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Gizliliğe duyarlı kullanım için yetenekli bir sohbet asistanını akıllı telefonda tamamen çevrimdışı çalıştırma
Bulut gidiş-dönüşleri olmadan ses kontrolleri için arabalara düşük gecikmeli dil anlayışı yerleştirme
Transformer'ın bellek önbelleğinin çok büyük olacağı bir dizüstü bilgisayarda çok uzun belgeleri veya günlükleri işlemek
Orijinal C. elegans'tan ilham alan sıvı ağların sürekli kontrolde üstün olduğu uç robot teknolojisine ve IoT cihazlarına güç verilmesi
Uygulama Modelleri
Uygulamada Sıvı Yapay Zeka ve Sıvı Temel Modelleri
Gizliliğe duyarlı kullanım için yetenekli bir sohbet asistanını akıllı telefonda tamamen çevrimdışı olarak çalıştırma.
Gizliliğe duyarlı kullanım için yetenekli bir sohbet asistanını akıllı telefonda tamamen çevrimdışı çalıştırma Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Sıvı Yapay Zeka ve Sıvı Temel Modelleri
Bulut gidiş-dönüşleri olmadan ses kontrolleri için arabalara düşük gecikmeli dil anlayışı yerleştirme.
Bulut gidiş-dönüşleri olmadan ses kontrolleri için araçlara düşük gecikmeli dil anlayışı yerleştirme Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Sıvı Yapay Zeka ve Sıvı Temel Modelleri
Transformer'ın bellek önbelleğinin çok büyük olacağı bir dizüstü bilgisayarda çok uzun belgeleri veya günlükleri işlemek.
Transformer'ın bellek önbelleğinin çok büyük olacağı bir dizüstü bilgisayarda çok uzun belgeleri veya günlükleri işleme Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Sıvı Yapay Zeka ve Sıvı Temel Modelleri
Orijinal C. elegans'tan ilham alan sıvı ağların sürekli kontrolde öne çıktığı, uç robot teknolojisine ve IoT cihazlarına güç verme.
Orijinal C. elegans'tan ilham alan sıvı ağların sürekli kontrolde üstün olduğu uç robotiklere ve IoT cihazlarına güç verilmesi Ekipler, kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Lansman duyuruları, gerçek üretim iş akışlarında istikrarın önüne geçebilir.
API fiyatlandırması veya politika değişiklikleri, varsayımları bir gecede boşa çıkarabilir.
Tek satıcıya bağımlılık, bağlılık ve geçiş maliyetlerini artırır.
Uygulama Yol Haritası
Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin.
Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin.
Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün.
Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin.
Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.