Jaringan Saraf Cair: Akhir dari Era Model Raksasa
Liquid AI
Liquid AI telah memperkenalkan Liquid Foundation Models (LFM), jenis jaringan saraf baru yang lebih efisien, dapat dijelaskan, dan mudah beradaptasi dibandingkan model bahasa besar tradisional. Model-model ini, yang terinspirasi dari otak cacing C. elegans, menggunakan parameter yang jauh lebih sedikit dan dapat dijalankan pada perangkat tepi, berpotensi membuat AI lebih mudah diakses dan berkelanjutan.
Para peneliti semakin mengembangkan jaringan saraf cair (LNN), yang awalnya diciptakan di MIT, sebagai alternatif yang lebih efisien dibandingkan model bahasa besar (LLM) tradisional. Pada akhir tahun 2024, perusahaan Liquid AI merilis Model Fondasi Cair (LFM) mereka, yang diklaim mampu melampaui ChatGPT, Claude, dan Gemini dalam beberapa hal sambil menggunakan sumber daya yang jauh lebih sedikit. LNN didasarkan pada prinsip-prinsip sistem saraf cacing C. elegans, yang hanya memiliki 302 neuron, dan bersifat adaptif serta dapat dijelaskan, tidak seperti model AI tradisional yang bertindak sebagai kotak hitam. LFM dari Liquid AI, dengan 1,3 miliar parameter, berkinerja sebanding dengan model seperti Llama atau Mistral, tetapi dapat berjalan pada perangkat dengan daya komputasi terbatas, sehingga cocok untuk AI tepi (edge AI). Hal ini dapat secara signifikan mengurangi biaya dan konsumsi energi AI, yang berpotensi menghasilkan sistem AI yang lebih berkelanjutan dan mudah diakses. Perusahaan ini secara aktif berupaya menerapkan model-model ini dalam berbagai aplikasi.
Sumber: AI-News.ru —
asli