Réseaux de neurones liquides : la fin de l'ère des modèles géants

Les chercheurs développent de plus en plus de réseaux neuronaux liquides (RNL), initialement créés au MIT, comme alternative plus efficace aux grands modèles de langage traditionnels. Fin 2024, la société Liquid AI a publié ses modèles fondamentaux liquides (LFM), qui prétendent surpasser ChatGPT, Claude et Gemini à certains égards tout en utilisant beaucoup moins de ressources. Les RNL sont basés sur les principes du système nerveux du ver C. elegans, qui ne possède que 302 neurones, et ils sont adaptatifs et explicables, contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui agissent comme des boîtes noires. Le LFM de Liquid AI, avec 1,3 milliard de paramètres, offre des performances comparables à des modèles comme Llama ou Mistral, mais peut fonctionner sur des appareils à capacité de calcul limitée, ce qui le rend adapté à l'IA en périphérie. Cela pourrait considérablement réduire le coût et la consommation d'énergie de l'IA, ce qui pourrait conduire à des systèmes d'IA plus durables et plus accessibles. L'entreprise travaille activement au déploiement de ces modèles dans diverses applications.