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液态智能的新篇章：Liquid AI发布液态基础模型 原创
01 概述
在人工智能的世界里，每一轮技术革新都可能颠覆我们对未来的认知。今天，我们要探讨的正是液态智能（Liquid AI）公司带来的全新系列——液态基础模型（Liquid Foundation Models，简称LFMs）。这不仅是一次简单的产品迭代，更是一场关于AI模型性能与效率的革命。
02 LFMs
液态基础模型：性能与效率的新标杆
液态智能公司推出的LFMs，涵盖1B、3B和40B三种参数配置，立志成为新一代生成式AI模型的基准。这些模型以其卓越的性能和高效的推理能力，正在重新定义AI模型的设计标准。
三大模型，各领风骚
- LFM-1B：这款10亿参数的模型，在其规模类别中提供了前所未有的性能。它在多个基准测试中取得了最高分，超越了许多基于变换器的模型，尽管它并非构建在广泛使用的GPT架构之上。
- LFM-3B：这款30亿参数的模型，是为移动和边缘应用量身定制的。它不仅在效率和速度方面超越了直接竞争对手，而且与更高参数范围的模型相比也毫不逊色。
- LFM-40B：这款400亿参数的专家混合（MoE）模型，专为更复杂的任务设计。这种模型通过其先进的架构平衡了性能和输出质量，允许根据任务选择性地激活模型段，从而优化计算效率。
03 架构创新与设计理念
LFMs从第一原则出发，专注于设计强大的AI系统，提供对其能力的稳健控制。这些模型使用深入动态系统、信号处理和数值线性代数理论的计算单元构建。这种独特的融合使得LFMs能够利用这些领域的理论进步，构建能够处理视频、音频、文本和时间序列等序列数据类型的通用AI模型。
04 性能基准测试与比较
LFMs的初步基准测试显示，与类似模型相比，其结果令人印象深刻。例如，1B模型在多模态学习和理解（MMLU）得分和其他基准指标方面超越了几个基于变换器的模型。同样，3B模型的性能堪比7B和13B类别的模型，使其非常适合资源受限的环境。
05 关键优势和未来方向
液态智能公司强调了几个LFMs展现出显著优势的领域，包括一般和专家知识、数学和逻辑推理，以及高效的长上下文任务。这些模型还提供了强大的多语言能力，支持西班牙语、法语、德语、中文、阿拉伯语、日语和韩语。然而，LFMs在零样本代码任务和精确数值计算方面的效果较差，预计在未来的模型迭代中将解决这一差距。
部署和未来方向
液态智能公司的LFMs目前可用于在几个平台上进行测试和部署，包括Liquid Playground、Lambda（聊天UI和API）、Perplexity Labs，以及即将在Cerebras Inference上部署。液态智能公司的路线图表明，它将继续优化并在未来几个月发布新功能，扩展LFMs的范围和适用性，以适应各种行业，如金融服务、生物技术和消费电子。
06 结语
液态智能公司的液态基础模型（LFMs）代表了在开发生成式AI模型方面迈出的有希望的一步。LFMs旨在通过实现卓越的性能和效率，重新定义AI模型设计和部署的可能性。虽然这些模型不是开源的，并且只作为受控发布的一部分提供，但它们独特的架构和创新方法使它们成为AI领域的重要竞争者。
参考：
本文转载自公众号Halo咯咯 作者：基咯咯
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