Sıvı Sinir Ağları: Dev Modeller Çağının Sonu
Liquid AI
Liquid AI, geleneksel büyük dil modellerinden daha verimli, açıklanabilir ve uyarlanabilir yeni bir sinir ağı türü olan Liquid Foundation Modellerini (LFM'ler) tanıttı. C. elegans solucanının beyninden ilham alan bu modeller, çok daha az parametre kullanır ve uç cihazlarda çalıştırılabilir, bu da yapay zekayı daha erişilebilir ve sürdürülebilir hale getirme potansiyeline sahiptir.
Araştırmacılar, geleneksel LLM'lere daha verimli bir alternatif olarak, ilk olarak MIT'de oluşturulan sıvı sinir ağlarını (LNN'ler) giderek daha fazla geliştiriyor. 2024'ün sonlarında Liquid AI şirketi, Liquid Foundation Modellerini (LFM'ler) piyasaya sürdü ve bu modellerin, çok daha az kaynak kullanırken bazı açılardan ChatGPT, Claude ve Gemini'yi geride bıraktığını iddia ediyor. LNN'ler, yalnızca 302 nörona sahip olan C. elegans solucanının sinir sistemi ilkelerine dayanır ve geleneksel yapay zeka modellerinin aksine uyarlanabilir ve açıklanabilir niteliktedir. Liquid AI'nin 1,3 milyar parametreye sahip LFM'si, Llama veya Mistral gibi modellerle karşılaştırılabilir performans gösterir, ancak sınırlı işlem gücüne sahip cihazlarda çalışabilir ve bu da onu uç yapay zeka için uygun hale getirir. Bu, yapay zekanın maliyetini ve enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilir ve potansiyel olarak daha sürdürülebilir ve erişilebilir yapay zeka sistemlerine yol açabilir. Şirket, bu modelleri çeşitli uygulamalarda kullanmak için aktif olarak çalışıyor.
Kaynak: AI-News.ru —
orijinal