Liquid AI 기능

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Liquid AI는 비변환기 아키텍처를 사용하여 혁신적인 Liquid Foundation Models (LFM)을 개발하여 더 작은 메모리 풋프린트와 더 효율적인 추론으로 최첨단 AI 성능을 달성하는 MIT 스핀오프 회사입니다.

추가 정보

Liquid AI 사용 방법 및 FAQ

Liquid AI의 주요 기능

Liquid AI는 MIT의 스핀오프 회사로, 전통적인 트랜스포머 아키텍처가 아닌 동적 시스템, 수치 선형 대수학 및 신호 처리 원칙에 기반한 새로운 세대의 AI 모델인 Liquid Foundation Models (LFMs)을 개발했습니다. 이러한 모델은 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 및 신호를 포함한 다양한 유형의 순차 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖추면서도 더 작은 메모리 풋프린트와 더 효율적인 추론을 유지하면서 최첨단 성능을 달성합니다.

새로운 아키텍처: 경험을 통해 시간이 지남에 따라 매개변수가 적응하고 변화할 수 있도록 하는 동적 시스템에 기반한 비트랜스포머 아키텍처를 사용합니다.

효율적인 자원 사용: 전통적인 LLM에 비해 메모리 풋프린트가 현저히 작아져서 더 적은 계산 능력과 저장 공간을 요구합니다.

적응형 계산: 입력 맥락에 따라 조절할 수 있는 목표 가중치 공유 및 기능 공유 기능을 갖춘 맞춤형 계산 유닛을 특징으로 합니다.

다중 모드 기능: 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 및 시계열 데이터를 포함한 다양한 유형의 순차 데이터를 처리하고 이해할 수 있습니다.

Liquid AI의 사용 사례

자율 주행 차량: 광범위한 미세 조정 없이 복잡한 야외 환경에서 신뢰할 수 있는 조향 및 내비게이션에 사용할 수 있습니다.

날씨 예측: 정확한 날씨 예측을 위해 복잡한 시계열 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다.

기업 AI 통합: 효율적인 자원 사용과 확장성 덕분에 기업이 기존 인프라를 통해 AI 솔루션을 구현할 수 있게 합니다.

다국어 처리: 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 중국어, 아랍어, 일본어 및 한국어를 포함한 여러 언어를 지원합니다.

장점

상당히 작은 메모리 풋프린트와 더 효율적인 자원 사용

시간이 지남에 따라 경험에서 적응하고 학습할 수 있는 능력

전통적인 모델에 비해 더 나은 해석 가능성과 설명 가능성

다양한 데이터 유형을 가진 다중 모드 기능

단점

제한된 실제 구현 이력을 가진 상대적으로 새로운 기술

오픈 소스가 아니어서 커뮤니티 개발 및 검증이 제한됨

일부 확립된 모델에 비해 제한된 언어 지원

Liquid AI 월간 트래픽 동향

Liquid AI는 트래픽이 60.1% 감소하여 방문자 수가 123.7K로 떨어졌습니다. 기존의 대규모 언어 모델보다 성능이 우수한 Liquid Foundation Models (LFMs)의 최근 출시에도 불구하고, 큰 폭의 트래픽 감소는 시장이 아직 이러한 새로운 모델을 완전히 수용하지 않았을 수 있음을 시사합니다. Google과 Nvidia와 같은 기존 업체들의 시장 경쟁과 공급망 문제 및 투자자 우려와 같은 광범위한 산업 트렌드가 이러한 감소에 영향을 미쳤을 수 있습니다.

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