Mạng nơ-ron lỏng: Sự kết thúc của kỷ nguyên mô hình khổng lồ

Các nhà nghiên cứu ngày càng phát triển mạng nơ-ron lỏng (LNN), vốn được tạo ra ban đầu tại MIT, như một giải pháp thay thế hiệu quả hơn cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truyền thống. Vào cuối năm 2024, công ty Liquid AI đã phát hành Mô hình nền tảng lỏng (LFM), được cho là vượt trội hơn ChatGPT, Claude và Gemini ở một số khía cạnh trong khi sử dụng ít tài nguyên hơn nhiều. LNN dựa trên các nguyên tắc của hệ thần kinh của giun C. elegans, vốn chỉ có 302 nơ-ron, và chúng có tính thích ứng và giải thích được, không giống như các mô hình AI truyền thống hoạt động như hộp đen. LFM của Liquid AI, với 1,3 tỷ tham số, hoạt động tương đương với các mô hình như Llama hay Mistral, nhưng có thể chạy trên các thiết bị có sức mạnh tính toán hạn chế, khiến nó phù hợp với AI biên (edge AI). Điều này có thể làm giảm đáng kể chi phí và năng lượng tiêu thụ của AI, có khả năng dẫn đến các hệ thống AI bền vững và dễ tiếp cận hơn. Công ty đang tích cực triển khai các mô hình này trong nhiều ứng dụng khác nhau.