Liquid AI Introdução
A Liquid AI é uma empresa derivada do MIT que desenvolve inovadores Modelos Fundacionais Líquidos (LFMs) usando arquitetura não-transformadora para alcançar desempenho de IA de ponta com menor uso de memória e inferência mais eficiente.
Ver MaisO que é Liquid AI
Fundada por pesquisadores do MIT CSAIL, Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini e Daniela Rus, a Liquid AI é uma empresa de IA com sede em Boston que surgiu do modo stealth com US$ 37,6 milhões em financiamento inicial. A empresa se especializa na criação de uma nova geração de modelos fundacionais que vão além dos Transformers Generativos Pré-treinados (GPTs) tradicionais. Sua abordagem é fundamentada na integração de princípios fundamentais em biologia, física, neurociência, matemática e ciência da computação, levando ao desenvolvimento de seu produto principal - Modelos Fundacionais Líquidos (LFMs).
Como funciona o Liquid AI?
A tecnologia da Liquid AI é baseada em redes neurais líquidas, que são inspiradas nos 'cérebros' de vermes redondos e apresentam sistemas de aprendizado dinâmicos e adaptativos. Ao contrário dos modelos tradicionais baseados em transformadores, os LFMs usam unidades computacionais personalizadas dispostas em grupos de profundidade com interconexões de featurizer, permitindo que processem vários tipos de dados sequenciais, incluindo vídeo, áudio, texto, séries temporais e sinais. A empresa lançou três variantes de LFMs (1B, 3B e 40B) que utilizam sua arquitetura proprietária para alcançar desempenho eficiente. Esses modelos podem lidar com até 1 milhão de tokens de forma eficiente, sem impacto significativo na memória, graças ao seu design único que incorpora sistemas dinâmicos, álgebra linear numérica e processamento de sinais.
Benefícios do Liquid AI
As principais vantagens da tecnologia da Liquid AI incluem requisitos de memória significativamente reduzidos em comparação com modelos tradicionais (menos de 1GB versus 700GB para modelos como GPT-3), menor consumo de energia permitindo a implantação em dispositivos pequenos como Raspberry Pi, e melhor adaptabilidade a circunstâncias em mudança mesmo sem treinamento explícito. Os modelos oferecem maior interpretabilidade e confiabilidade enquanto mantêm desempenho de ponta. Essa eficiência e escalabilidade tornam os LFMs particularmente adequados para ambientes com recursos limitados, ao mesmo tempo que oferecem desempenho competitivo em comparação com modelos de linguagem maiores, potencialmente revolucionando a forma como a IA pode ser implantada em várias aplicações e indústrias.
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