液態智能的新篇章：Liquid AI發布液態基礎模型 原創
01 概述
在人工智能的世界里，每一輪技術革新都可能顛覆我們對未來的認知。今天，我們要探討的正是液態智能（Liquid AI）公司帶來的全新系列——液態基礎模型（Liquid Foundation Models，簡稱LFMs）。這不僅是一次簡單的產品迭代，更是一場關于AI模型性能與效率的革命。
02 LFMs
液態基礎模型：性能與效率的新標桿
液態智能公司推出的LFMs，涵蓋1B、3B和40B三種參數配置，立志成為新一代生成式AI模型的基準。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模型的設計標準。
三大模型，各領風騷
- LFM-1B：這款10億參數的模型，在其規模類別中提供了前所未有的性能。它在多個基準測試中取得了最高分，超越了許多基于變換器的模型，盡管它并非構建在廣泛使用的GPT架構之上。
- LFM-3B：這款30億參數的模型，是為移動和邊緣應用量身定制的。它不僅在效率和速度方面超越了直接競爭對手，而且與更高參數范圍的模型相比也毫不遜色。
- LFM-40B：這款400億參數的專家混合（MoE）模型，專為更復雜的任務設計。這種模型通過其先進的架構平衡了性能和輸出質量，允許根據任務選擇性地激活模型段，從而優化計算效率。
03 架構創新與設計理念
LFMs從第一原則出發，專注于設計強大的AI系統，提供對其能力的穩健控制。這些模型使用深入動態系統、信號處理和數值線性代數理論的計算單元構建。這種獨特的融合使得LFMs能夠利用這些領域的理論進步，構建能夠處理視頻、音頻、文本和時間序列等序列數據類型的通用AI模型。
04 性能基準測試與比較
LFMs的初步基準測試顯示，與類似模型相比，其結果令人印象深刻。例如，1B模型在多模態學習和理解（MMLU）得分和其他基準指標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境。
05 關鍵優勢和未來方向
液態智能公司強調了幾個LFMs展現出顯著優勢的領域，包括一般和專家知識、數學和邏輯推理，以及高效的長上下文任務。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在零樣本代碼任務和精確數值計算方面的效果較差，預計在未來的模型迭代中將解決這一差距。
部署和未來方向
液態智能公司的LFMs目前可用于在幾個平臺上進行測試和部署，包括Liquid Playground、Lambda（聊天UI和API）、Perplexity Labs，以及即將在Cerebras Inference上部署。液態智能公司的路線圖表明，它將繼續優化并在未來幾個月發布新功能，擴展LFMs的范圍和適用性，以適應各種行業，如金融服務、生物技術和消費電子。
06 結語
液態智能公司的液態基礎模型（LFMs）代表了在開發生成式AI模型方面邁出的有希望的一步。LFMs旨在通過實現卓越的性能和效率，重新定義AI模型設計和部署的可能性。雖然這些模型不是開源的，并且只作為受控發布的一部分提供，但它們獨特的架構和創新方法使它們成為AI領域的重要競爭者。
參考：
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
