液態(tài)智能的新篇章：Liquid AI發(fā)布液態(tài)基礎(chǔ)模型 原創(chuàng)
01 概述
在人工智能的世界里，每一輪技術(shù)革新都可能顛覆我們對未來的認(rèn)知。今天，我們要探討的正是液態(tài)智能（Liquid AI）公司帶來的全新系列——液態(tài)基礎(chǔ)模型（Liquid Foundation Models，簡稱LFMs）。這不僅是一次簡單的產(chǎn)品迭代，更是一場關(guān)于AI模型性能與效率的革命。
02 LFMs
液態(tài)基礎(chǔ)模型：性能與效率的新標(biāo)桿
液態(tài)智能公司推出的LFMs，涵蓋1B、3B和40B三種參數(shù)配置，立志成為新一代生成式AI模型的基準(zhǔn)。這些模型以其卓越的性能和高效的推理能力，正在重新定義AI模型的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)。
三大模型，各領(lǐng)風(fēng)騷
- LFM-1B：這款10億參數(shù)的模型，在其規(guī)模類別中提供了前所未有的性能。它在多個基準(zhǔn)測試中取得了最高分，超越了許多基于變換器的模型，盡管它并非構(gòu)建在廣泛使用的GPT架構(gòu)之上。
- LFM-3B：這款30億參數(shù)的模型，是為移動和邊緣應(yīng)用量身定制的。它不僅在效率和速度方面超越了直接競爭對手，而且與更高參數(shù)范圍的模型相比也毫不遜色。
- LFM-40B：這款400億參數(shù)的專家混合（MoE）模型，專為更復(fù)雜的任務(wù)設(shè)計。這種模型通過其先進(jìn)的架構(gòu)平衡了性能和輸出質(zhì)量，允許根據(jù)任務(wù)選擇性地激活模型段，從而優(yōu)化計算效率。
03 架構(gòu)創(chuàng)新與設(shè)計理念
LFMs從第一原則出發(fā)，專注于設(shè)計強大的AI系統(tǒng)，提供對其能力的穩(wěn)健控制。這些模型使用深入動態(tài)系統(tǒng)、信號處理和數(shù)值線性代數(shù)理論的計算單元構(gòu)建。這種獨特的融合使得LFMs能夠利用這些領(lǐng)域的理論進(jìn)步，構(gòu)建能夠處理視頻、音頻、文本和時間序列等序列數(shù)據(jù)類型的通用AI模型。
04 性能基準(zhǔn)測試與比較
LFMs的初步基準(zhǔn)測試顯示，與類似模型相比，其結(jié)果令人印象深刻。例如，1B模型在多模態(tài)學(xué)習(xí)和理解（MMLU）得分和其他基準(zhǔn)指標(biāo)方面超越了幾個基于變換器的模型。同樣，3B模型的性能堪比7B和13B類別的模型，使其非常適合資源受限的環(huán)境。
05 關(guān)鍵優(yōu)勢和未來方向
液態(tài)智能公司強調(diào)了幾個LFMs展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢的領(lǐng)域，包括一般和專家知識、數(shù)學(xué)和邏輯推理，以及高效的長上下文任務(wù)。這些模型還提供了強大的多語言能力，支持西班牙語、法語、德語、中文、阿拉伯語、日語和韓語。然而，LFMs在零樣本代碼任務(wù)和精確數(shù)值計算方面的效果較差，預(yù)計在未來的模型迭代中將解決這一差距。
部署和未來方向
液態(tài)智能公司的LFMs目前可用于在幾個平臺上進(jìn)行測試和部署，包括Liquid Playground、Lambda（聊天UI和API）、Perplexity Labs，以及即將在Cerebras Inference上部署。液態(tài)智能公司的路線圖表明，它將繼續(xù)優(yōu)化并在未來幾個月發(fā)布新功能，擴展LFMs的范圍和適用性，以適應(yīng)各種行業(yè)，如金融服務(wù)、生物技術(shù)和消費電子。
06 結(jié)語
液態(tài)智能公司的液態(tài)基礎(chǔ)模型（LFMs）代表了在開發(fā)生成式AI模型方面邁出的有希望的一步。LFMs旨在通過實現(xiàn)卓越的性能和效率，重新定義AI模型設(shè)計和部署的可能性。雖然這些模型不是開源的，并且只作為受控發(fā)布的一部分提供，但它們獨特的架構(gòu)和創(chuàng)新方法使它們成為AI領(lǐng)域的重要競爭者。
參考：
本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
