Що таке модель рідкої основи? Liquid AI LFM Guide
Модель рідкої основи (LFM) — це модель штучного інтелекту без трансформатора, створена компанією Liquid AI для ефективного довгоконтекстного висновку та меншого використання пам’яті на телефонах, транспортних засобах і периферійних пристроях.
Глибоке занурення
Компанія Liquid AI була заснована в 2023 році Раміном Хасані, Матіасом Лехнером, Олександром Аміні та Даніелою Рус, командою MIT CSAIL, що стоїть за «рідкими нейронними мережами». Вони виникли в результаті вивчення хробака-нематоди C. elegans, чий крихітний мозок із 302 нейронами надихнув на створення мереж рідкої сталості часу (LTC), де поведінка кожного нейрона безперервно змінюється з часом за допомогою диференціальних рівнянь. Комерційні моделі Liquid, моделі Liquid Foundation (LFM-1B, 3B, 40B), узагальнюють цю ідею за межами Трансформерів. Особливістю, що виділяється, є майже постійний відбиток пам’яті в міру зростання контексту, на відміну від Трансформерів, у яких кеш-пам’яті уваги мають довжину послідовності. У 2024 році компанія зібрала велику серію A (за повідомленнями, близько 250 мільйонів доларів), а пізніше випустила LFM2, налаштований для розгортання на пристроях на ноутбуках, телефонах і автомобілях.
Технічне розуміння
Перетворювачі зберігають кеш ключ-значення, який лінійно зростає з довжиною вхідних даних, тому довгі контексти споживають пам’ять. Натомість LFM використовують «рідкі» обчислювальні блоки, побудовані на основі структурованого простору станів і операторів динамічної системи, які стискають минулу інформацію в повторюваний стан фіксованого розміру. Обчислення описується рівняннями безперервного часу, параметри яких (наприклад, постійні часу) адаптуються до вхідних даних, дозволяючи моделі обробляти довгі послідовності з приблизно рівною пам’яттю та передбачуваною затримкою, що ідеально підходить для крайового обладнання з обмеженими ресурсами.
Стратегічний вплив
Стратегія постачальника
Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі.
Вартість і бюджет
Комерційні умови та варіанти розгортання впливають на довгострокову вартість і ризик.
Ризики та безпека
Стимули компанії формують стандарти продукту, безпеку та відкритість.
Майбутнє моделі рідкої основи? Liquid AI LFM Guide
Liquid робить ставку на те, що майбутнє штучного інтелекту — це не лише гігантські хмарні моделі, а потужні приватні моделі, що працюють локально. Очікуйте більш тісної інтеграції з телефонами, транспортними засобами та чіпами IoT, а також продовження випусків LFM, оптимізованих для певного обладнання. Більш широке дослідницьке питання полягає в тому, чи можуть архітектури, що не належать до Transformer, у стилі простору станів відповідати передовій якості в масштабі. Якщо переваги ефективності збережуться в міру зростання моделей, підхід Liquid може змінити спосіб створення помічників на пристрої та вбудованого ШІ.
Реалізація в реальному світі
Запуск потужного помічника в чаті повністю в автономному режимі на смартфоні для використання з урахуванням конфіденційності
Вбудоване розуміння мови з низькою затримкою в автомобілях для голосового керування без повернення в хмару
Обробка дуже довгих документів або журналів на ноутбуці, де кеш пам’яті Transformer буде занадто великим
Передова робототехніка та пристрої Інтернету речей, де оригінальні рідинні мережі, натхненні C. elegans, перевершують безперервний контроль
Ризики та огорожі
Оголошення про запуск можуть випереджати стабільність у реальних робочих процесах виробництва.
Зміни в ціноутворенні API або в політиці можуть миттєво порушити припущення.
Залежність від одного постачальника збільшує витрати на блокування та міграцію.
Дорожня карта впровадження
Оцініть постачальників за допомогою власних завдань і наборів даних.
Перегляньте умови конфіденційності, безпеки та юридичні умови перед інтеграцією.
Підтримуйте запасний план для різних моделей або постачальників.
Слідкуйте за примітками до випуску, щоб зміни дорожньої карти не здивували команди.
Продовжуйте досліджувати
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
Наступний посібник
Моделі NVIDIA Cosmos World Foundation
Часті запитання
What is a Liquid Foundation Model? Liquid AI LFM Guide?
Модель рідкої основи (LFM) — це модель штучного інтелекту без трансформатора, створена компанією Liquid AI для ефективного довгоконтекстного висновку та меншого використання пам’яті на телефонах, транспортних засобах і периферійних пристроях.
Яке біологічне натхнення стоїть за оригінальними «рідкими нейронними мережами» Liquid AI?
Команда засновників Массачусетського технологічного інституту вивчала C. elegans, чия нервова система, що складається приблизно з 302 нейронів, стала джерелом створення рідких мереж постійного часу.
Яка ключова перевага ефективності LFM перед стандартними трансформаторами?
Кеш ключ-значення Transformers зростає разом із довжиною послідовності, тоді як LFM стискає минуле до стану фіксованого розміру для майже постійної пам’яті.
Liquid AI походить від якої установи?
Liquid AI виріс із Лабораторії комп’ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту (CSAIL).
Яка математична концепція лежить в основі рідких нейронних мереж?
Рідкі агрегати — це динамічні системи, де стани нейронів розвиваються відповідно до диференціальних рівнянь протягом безперервного часу.
Яку основну мету розгортання наголошує Liquid у таких моделях, як LFM2?
LFM2 налаштований на ефективне розгортання на пристрої, що відображає фокус Liquid на локальному приватному ШІ.