Liquid AI Özellikler
Liquid AI, daha küçük bellek ayak izi ve daha verimli çıkarım ile en son teknoloji AI performansını elde etmek için dönüştürücü mimari kullanmadan yenilikçi Liquid Foundation Models (LFMs) geliştiren bir MIT yan kuruluşudur.
Daha Fazla GösterLiquid AI Temel Özellikleri
Liquid AI, dinamik sistemler, sayısal lineer cebir ve sinyal işleme prensiplerine dayanan, geleneksel dönüştürücü mimarisi yerine Liquid Foundation Models (LFM'ler) adı verilen yeni nesil AI modelleri geliştiren bir MIT yan kuruluşudur. Bu modeller, daha küçük bir bellek ayak izi ve daha verimli çıkarım sağlarken, metin, ses, görüntü, video ve sinyaller dahil olmak üzere çeşitli türdeki sıralı verileri işleyebilme yeteneği ile en son teknoloji performansı elde eder.
Yeni Mimari: Parametrelerin deneyim yoluyla zamanla uyum sağlamasına ve değişmesine izin veren dinamik sistemlere dayalı, dönüştürücü tabanlı olmayan bir mimari kullanır
Verimli Kaynak Kullanımı: Geleneksel LLM'lere kıyasla önemli ölçüde daha küçük bir bellek ayak izi korur, daha az hesaplama gücü ve depolama gerektirir
Uyarlanabilir Hesaplama: Girdi bağlamına göre modüle edilebilen hedeflenmiş ağırlık paylaşımı ve özellik paylaşımı yeteneklerine sahip özel hesaplama birimleri sunar
Çok Modlu Yetenekler: Metin, ses, görüntü, video ve zaman serisi verileri dahil olmak üzere çeşitli türdeki sıralı verileri işleyebilir ve anlayabilir
Liquid AI Kullanım Alanları
Otonom Araçlar: Kapsamlı ince ayar gerektirmeden karmaşık dış mekanlarda güvenilir yönlendirme ve navigasyon için kullanılabilir
Hava Tahmini: Doğru hava tahminleri için karmaşık zaman serisi verilerini işleme ve analiz etme yeteneğine sahiptir
Kurumsal AI Entegrasyonu: Verimli kaynak kullanımı ve ölçeklenebilirliği sayesinde işletmelerin mevcut altyapı ile AI çözümleri uygulamasını sağlar
Çok Dilli İşleme: İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, Çince, Arapça, Japonca ve Korece dahil olmak üzere birden fazla dili destekler
Artıları
Önemli ölçüde daha küçük bellek ayak izi ve daha verimli kaynak kullanımı
Zamanla deneyimden uyum sağlama ve öğrenme yeteneği
Geleneksel modellere kıyasla daha iyi yorumlanabilirlik ve açıklanabilirlik
Çeşitli veri türleri ile çok modlu yetenekler
Eksileri
Sınırlı gerçek dünya uygulama geçmişine sahip nispeten yeni bir teknoloji
Topluluk geliştirmesi ve doğrulamasını sınırlayan açık kaynak değil
Bazı yerleşik modellere kıyasla sınırlı dil desteği
Liquid AI Aylık Trafik Trendleri
Liquid AI, ziyaretlerin 123.7K'ya düşmesiyle trafikte %60.1'lik bir düşüş yaşadı. Geleneksel büyük dil modellerinden daha iyi performans gösteren Liquid Foundation Models (LFM'ler)'in yakın zamanda piyasaya sürülmesine rağmen, önemli trafik düşüşü, pazarın bu yeni modelleri henüz tam olarak benimsemediğini gösteriyor. Google ve Nvidia gibi köklü oyunculardan gelen pazar rekabeti ve tedarik zinciri sorunları ile yatırımcı endişeleri gibi daha geniş sektörel eğilimler, bu düşüşe katkıda bulunmuş olabilir.
Geçmiş trafiği görüntüle
İlgili Makaleler
Daha Fazla Göster