Liquid AI 紹介

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Liquid AIは、非トランスフォーマーアーキテクチャを使用して革新的なLiquid Foundation Models（LFMs）を開発し、より小さなメモリフットプリントとより効率的な推論で最先端のAIパフォーマンスを実現するMITのスピンオフ企業です。

詳細情報

Liquid AIの使用方法とよくある質問

Liquid AIとは

MIT CSAILの研究者であるRamin Hasani、Mathias Lechner、Alexander Amini、Daniela Rusによって設立されたLiquid AIは、ボストンに拠点を置くAI企業で、3760万ドルのシード資金を得てステルスモードから登場しました。同社は、従来の生成事前学習トランスフォーマー（GPT）を超える新世代の基盤モデルを作成することを専門としています。彼らのアプローチは、生物学、物理学、神経科学、数学、コンピュータサイエンスの基本原則の統合に基づいており、彼らのフラッグシップ製品であるLiquid Foundation Models（LFMs）の開発につながっています。

Liquid AIはどのように機能しますか？

Liquid AIの技術は、ミミズの「脳」に触発された液体ニューラルネットワークに基づいており、動的で適応的な学習システムを特徴としています。従来のトランスフォーマーベースのモデルとは異なり、LFMsは、特徴化相互接続を持つ深さグループに配置されたカスタム計算ユニットを使用しており、ビデオ、オーディオ、テキスト、時系列、信号など、さまざまなタイプの逐次データを処理することができます。同社は、効率的なパフォーマンスを達成するために独自のアーキテクチャを利用したLFMsの3つのバリアント（1B、3B、40B）を発表しました。これらのモデルは、動的システム、数値線形代数、信号処理を組み込んだ独自の設計のおかげで、重要なメモリ影響を与えることなく、最大100万トークンを効率的に処理できます。

Liquid AIの利点

Liquid AIの技術の主な利点は、従来のモデルと比較して大幅にメモリ要件が削減されていること（GPT-3のようなモデルの700GBに対して1GB未満）、Raspberry Piのような小型デバイスでの展開を可能にする低い電力消費、明示的なトレーニングなしでも変化する状況に対する適応性の向上です。これらのモデルは、最先端のパフォーマンスを維持しながら、解釈可能性と信頼性を向上させています。この効率性とスケーラビリティにより、LFMsはリソースが制約された環境に特に適しており、より大きな言語モデルと比較しても競争力のあるパフォーマンスを提供し、さまざまなアプリケーションや業界でAIを展開する方法を革命的に変える可能性があります。