引言
在AI的前沿领域，谷歌于2017年推出的Transformer架构成为构建AI模型的基础。然而，液态AI（Liquid AI）公司，一群来自麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的前研究人员，正着手探索构建一种超越传统生成式预训练Transformer（GPT）的模型。液态AI的使命在于创造更加高效、强大且内存消耗更低的AI模型，以此挑战当前Transformer架构的主导地位。
液态AI的愿景与LFM系列模型
液态AI致力于探索构建超越GPT基础模型的新路径。他们推出的液态基础模型（LFM）系列，包括LFM 1.3B、LFM 3B 和 LFMD 40.3B MoE，旨在通过第一原理构建，实现最优性能与内存效率的结合。
LFM系列模型特点
- 密集型LFM：专门设计用于资源受限环境，适合边缘部署。
- 边缘优化LFM：针对边缘设备进行了优化，尤其适合移动和其他边缘文本应用。
- 大型MoE LFM：为处理更复杂任务而设计，提供高效吞吐量并能在成本效益更高的硬件上部署。
SOTA性能与内存效率
- LFM-1B：在各项基准测试中表现出最佳表现，成为同类规模下的先进模型，首次在非GPT架构中超越基于Transformer的模型。
- LFM-3B：在多个基准测试中排名第一，规模比同类Transformer模型、混合模型和循环神经网络（RNN）模型小18.4%，是移动和边缘文本 应用的理想选择。
- LFM-40B：实现了性能与内存占用之间的新平衡，在运行时可以激活12B参数，提供高吞吐量并能在成本效益更高的硬件上部署。
液态AI的核心优势
液态AI模型的核心竞争力在于其能够超越基于Transformer的模型，同时减少内存消耗。这一优势归功于其独特的设计，包括混合计算单元，这 些单元基于动态系统理论、信号处理和数值线性代数等理论，使得液态AI模型能够适应各种序列数据类型，包括视频、音频、文本、时间序列和信号，从而训练出新的LFM。
多模态与硬件优化
液态AI构建的模型具备跨多种数据模态（包括音频、视频和文本）的通用性，旨在解决不同行业的特定挑战，从金融服务到生物技术和消费电子。公司正在与NVIDIA、AMD、Apple、Qualcomm和Cerebras等硬件制造商合作，优化其模型以适应其产品。
透明度与社区参与
液态AI致力于提高透明度，推动科学进步。在发布会前，公司将发布一系列技术博客文章，并邀请用户参与红队测试，以探索模型的极限，帮助改进未来版本。公司承诺利用这些反馈来改进产品，并计划在2024年10月23日的麻省理工学院发布会上展示其最新进展。
结论
液态AI的崛起标志着AI领域的重要革新，其LFM系列模型在性能、内存效率和多模态能力上的创新，为AI技术的发展开辟了新的道路。通过结合 第一原理的模型设计与特定应用的优化，液态AI展示了其在AI领域内的独特价值和创新精神。随着更多技术细节的公开，液态AI有望在基础模型领域发挥关键作用，引领AI技术的未来。
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