人工智慧新創公司 Liquid AI Inc. 今天發布了一系列基於全新架構的生成式 AI 模型。這些被稱為「液態基礎模型」（Liquid Foundation Models，LFM）的 AI 系統，據稱在性能上可與目前最先進的大型語言模型相媲美，甚至有所超越。
LFM的獨特之處
Liquid AI 的 LFM 模型建立在動力系統、數值線性代數和信號處理的基礎上。這使得 LFM 特別適合處理各種類型的序列資料，包括文字、音訊、圖像、影片和信號。
與傳統的深度學習模型相比，LFM 使用創新的數學公式，能夠以更少的人工神經元完成相同的運算任務。這種設計使 LFM 能夠在推理過程中進行即時調整，同時不會增加巨大的計算負擔。
三款新模型的特點
Liquid AI推出了三款模型：LFM-1B擁有13億參數，適用於資源受限的環境；LFM-3B 擁有 31 億參數，適用於邊緣部署，如移動應用、機器人和無人機。而 LFM-40B 擁有 403 億參數，設計用於雲端伺服器，可處理最複雜的使用案例。
性能表現與未來發展
在多項重要的 AI 基準測試中，LFM 模型展現了出色的表現。例如，LFM-1B在MMLU和ARC-C等基準測試中的表現優於同類的 transformer-based 模型，為 10 億參數級別的模型樹立了新標準。
Liquid AI 目前已開放多個平台供使用者提前體驗這些新模型。這讓組織能夠將 LFM 整合到各種AI 系統中，並在不同的應用場景中評估 LFM 的表現。同時，Liquid AI 正致力於優化 LFM 模型，使 LFM 能在 NVIDIA、AMD、Apple 等公司的特定硬體上發揮最佳性能，為未來的全面發布做準備。
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