리퀴드 신경망: 거대 모델 시대의 종말

연구자들은 전통적인 대규모 언어 모델(LLM)의 더 효율적인 대안으로, 원래 MIT에서 만들어진 액체 신경망(LNN)을 점점 더 개발하고 있습니다. 2024년 말, Liquid AI 회사는 Liquid Foundation Models(LFM)을 출시했는데, 이 모델은 훨씬 적은 자원을 사용하면서도 일부 측면에서 ChatGPT, Claude, Gemini를 능가한다고 주장합니다. LNN은 단지 302개의 뉴런을 가진 예쁜꼬마선충(C. elegans)의 신경계 원리에 기반을 두고 있으며, 전통적인 AI 모델이 블랙박스로 작동하는 것과 달리 적응적이고 설명 가능합니다. Liquid AI의 LFM은 13억 개의 매개변수로 Llama나 Mistral과 같은 모델과 비슷한 성능을 내지만, 제한된 계산 능력을 가진 장치에서 실행될 수 있어 엣지 AI에 적합합니다. 이는 AI의 비용과 에너지 소비를 크게 줄여, 더 지속 가능하고 접근 가능한 AI 시스템으로 이어질 수 있습니다. 회사는 다양한 응용 분야에 이러한 모델을 배포하는 데 적극적으로 노력하고 있습니다.