リキッドニューラルネットワーク：巨大モデルの時代の終焉

研究者たちは、MITで最初に開発された液体ニューラルネットワーク（LNN）を、従来のLLM（大規模言語モデル）に代わるより効率的な選択肢としてますます開発しています。2024年末には、Liquid AI社がLiquid Foundation Models（LFM）をリリースし、その一部の性能はChatGPT、Claude、Geminiを上回ると主張しつつ、はるかに少ないリソースで動作するとしています。LNNは、わずか302個のニューロンしか持たない線虫（C. elegans）の神経系の原理に基づいており、従来のAIモデルのようなブラックボックスではなく、適応性があり、説明可能です。Liquid AI社のLFMは、パラメータ数が13億で、LlamaやMistralなどのモデルに匹敵する性能を発揮しますが、計算能力が限られたデバイスでも動作できるため、エッジAIに適しています。これにより、AIのコストとエネルギー消費を大幅に削減でき、より持続可能でアクセスしやすいAIシステムにつながる可能性があります。同社は、これらのモデルをさまざまなアプリケーションに展開するための取り組みを積極的に進めています。