Liquid AI Einführung
Liquid AI ist ein Spin-off-Unternehmen des MIT, das innovative Liquid Foundation Models (LFMs) entwickelt, die eine nicht-transformerbasierte Architektur verwenden, um erstklassige KI-Leistung mit einem kleineren Speicherbedarf und effizienterer Inferenz zu erreichen.
Mehr anzeigenWas ist Liquid AI
Gegründet von MIT CSAIL-Forschern Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini und Daniela Rus, ist Liquid AI ein in Boston ansässiges KI-Unternehmen, das aus dem Stealth-Modus mit 37,6 Millionen US-Dollar an Seed-Finanzierung hervorgegangen ist. Das Unternehmen spezialisiert sich auf die Schaffung einer neuen Generation von Fundamentmodellen, die über traditionelle Generative Pre-trained Transformers (GPTs) hinausgehen. Ihr Ansatz basiert auf der Integration grundlegender Prinzipien aus Biologie, Physik, Neurowissenschaften, Mathematik und Informatik, was zur Entwicklung ihres Flaggschiffprodukts - Liquid Foundation Models (LFMs) - führt.
Wie funktioniert Liquid AI?
Die Technologie von Liquid AI basiert auf flüssigen neuronalen Netzwerken, die von den 'Gehirnen' von Rundwürmern inspiriert sind und dynamische, adaptive Lernsysteme aufweisen. Im Gegensatz zu traditionellen transformerbasierten Modellen verwenden LFMs maßgeschneiderte Berechnungseinheiten, die in Tiefengruppen mit Featurizer-Verbindungen angeordnet sind, wodurch sie verschiedene Arten von sequenziellen Daten verarbeiten können, einschließlich Video, Audio, Text, Zeitreihen und Signale. Das Unternehmen hat drei Varianten von LFMs (1B, 3B und 40B) eingeführt, die ihre proprietäre Architektur nutzen, um eine effiziente Leistung zu erzielen. Diese Modelle können bis zu 1 Million Tokens effizient verarbeiten, ohne signifikante Auswirkungen auf den Speicher, dank ihres einzigartigen Designs, das dynamische Systeme, numerische lineare Algebra und Signalverarbeitung integriert.
Vorteile von Liquid AI
Die wichtigsten Vorteile der Technologie von Liquid AI umfassen erheblich reduzierte Speicheranforderungen im Vergleich zu traditionellen Modellen (weniger als 1 GB gegenüber 700 GB für Modelle wie GPT-3), einen geringeren Stromverbrauch, der den Einsatz auf kleinen Geräten wie Raspberry Pi ermöglicht, und eine verbesserte Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Umstände, selbst ohne explizites Training. Die Modelle bieten verbesserte Interpretierbarkeit und Zuverlässigkeit, während sie eine erstklassige Leistung aufrechterhalten. Diese Effizienz und Skalierbarkeit machen LFMs besonders geeignet für ressourcenbeschränkte Umgebungen und bieten dennoch eine wettbewerbsfähige Leistung im Vergleich zu größeren Sprachmodellen, was potenziell revolutionieren könnte, wie KI in verschiedenen Anwendungen und Branchen eingesetzt werden kann.
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