Redes Neuronales Líquidas: El Fin de la Era de los Modelos Gigantes

Los investigadores están desarrollando cada vez más redes neuronales líquidas (LNN, por sus siglas en inglés), que fueron creadas originalmente en el MIT, como una alternativa más eficiente a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) tradicionales. A finales de 2024, la empresa Liquid AI presentó sus Modelos Fundacionales Líquidos (LFM, por sus siglas en inglés), que afirman superar a ChatGPT, Claude y Gemini en algunos aspectos, utilizando muchos menos recursos. Las LNN se basan en los principios del sistema nervioso del gusano C. elegans, que tiene solo 302 neuronas, y son adaptativas y explicables, a diferencia de los modelos de IA tradicionales que actúan como cajas negras. El LFM de Liquid AI, con 1300 millones de parámetros, tiene un rendimiento comparable al de modelos como Llama o Mistral, pero puede ejecutarse en dispositivos con capacidad computacional limitada, lo que lo hace adecuado para la IA en el borde. Esto podría reducir significativamente el costo y el consumo energético de la IA, lo que potencialmente conduciría a sistemas de IA más sostenibles y accesibles. La empresa está trabajando activamente en el despliegue de estos modelos en diversas aplicaciones.