Liquid AI Introduction
Liquid AI est une entreprise dérivée du MIT qui développe des Modèles de Fondation Liquides (LFMs) innovants en utilisant une architecture non-transformateur pour atteindre des performances IA à la pointe de la technologie avec une empreinte mémoire plus petite et une inférence plus efficace.
Voir plusQu'est-ce que Liquid AI
Fondée par des chercheurs du MIT CSAIL, Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini et Daniela Rus, Liquid AI est une entreprise d'IA basée à Boston qui a émergé du mode furtif avec 37,6 millions de dollars de financement initial. L'entreprise se spécialise dans la création d'une nouvelle génération de modèles de base qui vont au-delà des Transformateurs Génératifs Pré-entraînés (GPT) traditionnels. Leur approche est ancrée dans l'intégration de principes fondamentaux issus de la biologie, de la physique, des neurosciences, des mathématiques et de l'informatique, conduisant au développement de leur produit phare - les Modèles de Fondation Liquides (LFMs).
Comment fonctionne Liquid AI ?
La technologie de Liquid AI est basée sur des réseaux neuronaux liquides, qui s'inspirent des 'cerveaux' des nématodes et présentent des systèmes d'apprentissage dynamiques et adaptatifs. Contrairement aux modèles traditionnels basés sur des transformateurs, les LFMs utilisent des unités de calcul personnalisées disposées en groupes de profondeur avec des interconnexions de caractéristiques, leur permettant de traiter divers types de données séquentielles, y compris la vidéo, l'audio, le texte, les séries temporelles et les signaux. L'entreprise a lancé trois variantes de LFMs (1B, 3B et 40B) qui utilisent leur architecture propriétaire pour atteindre des performances efficaces. Ces modèles peuvent gérer jusqu'à 1 million de tokens efficacement sans impact significatif sur la mémoire, grâce à leur conception unique qui intègre des systèmes dynamiques, de l'algèbre linéaire numérique et du traitement du signal.
Avantages de Liquid AI
Les principaux avantages de la technologie de Liquid AI incluent des exigences de mémoire considérablement réduites par rapport aux modèles traditionnels (moins de 1 Go contre 700 Go pour des modèles comme GPT-3), une consommation d'énergie réduite permettant le déploiement sur de petits appareils comme Raspberry Pi, et une meilleure adaptabilité aux circonstances changeantes même sans formation explicite. Les modèles offrent une interprétabilité et une fiabilité améliorées tout en maintenant des performances à la pointe de la technologie. Cette efficacité et cette évolutivité rendent les LFMs particulièrement adaptés aux environnements à ressources limitées tout en offrant des performances compétitives par rapport aux modèles de langage plus grands, révolutionnant potentiellement la manière dont l'IA peut être déployée dans diverses applications et industries.
Tendances du trafic mensuel de Liquid AI
Liquid AI a connu une baisse de trafic de 60,1%, avec une chute des visites à 123,7K. Malgré le lancement récent des Modèles de Fondation Liquid (LFMs), qui surpassent les modèles de langage traditionnels, la baisse significative du trafic suggère que le marché n'a peut-être pas encore pleinement adopté ces nouveaux modèles. La concurrence du marché des acteurs établis comme Google et Nvidia, ainsi que les tendances générales du secteur telles que les problèmes de chaîne d'approvisionnement et les inquiétudes des investisseurs, pourraient avoir contribué à ce déclin.
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