液体基础模型：我们的第一系列生成式人工智能模型

Liquid AI 推出了一系列名为 Liquid Foundation Models (LFMs) 的生成式人工智能模型，以高性能和更小的内存占用量脱颖而出，实现了高效的推理。这些模型功能强大，能够处理各种类型的序列数据，如视频、音频、文本、时间序列和信号。该系列包括三种不同规模的模型，其中最大的是一个 40.3B 的专家混合模型。LFMs 设计用于处理比传统变压器架构更长的序列，拥有 32k 令牌上下文长度，这对于长上下文任务非常有益，也可以在边缘设备应用中具有优势。值得注意的是，LFMs 优化了一系列能力，包括知识深度、逻辑推理和训练效率。Liquid AI 致力于开放科学，邀请人工智能社区的合作和反馈，这表明这些模型有望在人工智能领域广泛可及和有影响力。对于那些关注人工智能进展并寻求高效、可扩展的模型，推动生成式人工智能的可能性的人来说，这可能会引起兴趣。- Liquid Foundation Models (LFMs)是一种新一代的生成式AI模型，具有最先进的性能，同时占用更小的内存空间和更高效的推理能力。 - LFMs可以用于建模任何类型的序列数据，包括视频、音频、文本、时间序列和信号。 - LFMs在1B、3B和40B类别中取得了最先进的性能。 - LFMs与Transformer架构相比具有较小的内存占用，更加内存高效。 - LFMs具有最佳的32k标记上下文长度，可以在边缘设备上进行长上下文任务。 - LFMs采用可自适应线性操作符表示的计算单元构建，可以根据不同的模态和硬件需求进行定制。 - LFMs擅长于一般和专家知识、数学和逻辑推理，以及高效和有效的长上下文任务。 - LFMs不擅长于零-shot代码任务、精确的数值计算和时间敏感信息。 - Liquid AI采用开放科学的方法，并计划向更广泛的AI社区发布相关数据和模型。 - Liquid AI邀请用户合作和反馈，以改进其模型的能力。