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Transformerを超える！Liquid AIが切り開くAI変革の鍵：Liquid Foundation Modelsがビジネスに与える影響

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2024年10月、Liquid AIはLiquid Foundation Models (LFMs) の初のシリーズを発表しました。この新世代の生成型AIモデルは、あらゆるスケールにおいて最先端の性能を実現しながら、メモリ使用量を削減し、効率的な推論を可能にしています。Liquid AIはMITのスピンオフとして誕生し、長年の革新的な研究を活用して、適応性が高く汎用的なAIの未来を築いています。

Liquid Neural Networksとは？

Liquid Neural Networksは、従来のニューラルネットワークと異なり、学習後も進化を続ける適応性を備えています。これにより、デプロイ後も環境に応じて柔軟に対応でき、長期依存関係を効果的にモデル化することが可能です。2016年に初めて構想され、連続時間機械学習において普遍近似能力を持つことが示されています。この特徴により、Liquid Neural Networksは従来のモデルに比べて優れた適応性と汎用性を実現しています。


https://www.liquid.ai/liquid-foundation-models　　LFMは、1B、3B、および12B（アクティブパラメーター）カテゴリーで新しい最高のパフォーマンス/サイズのトレードオフを提供します。

Liquid Foundation Modelsの導入と進化

Liquid AIはLiquid Neural Networksの成果を基に、次のステップとしてLiquid Foundation Models (LFM) を開発しました。LFMは第一原理に基づいて構築された新世代の生成型AIモデルであり、1.3B、3.1B、40.3Bという3つのスケールで提供されています。各モデルは、それぞれのカテゴリで最先端（SOTA）性能を達成し、メモリ使用量の削減と高効率な推論を実現しています。

  • LFM-1.3B: 1.3Bカテゴリにおいて、公的ベンチマークで非常に高い性能を発揮し、Transformerベースのモデルを上回る初の非GPTアーキテクチャモデルです。

  • LFM-3.1B: 3.1Bカテゴリにおいて、TransformerやRNNモデル、ハイブリッドモデルを含む従来の7Bおよび13Bモデルを上回り、複数のベンチマークで同等以上の性能を示しています。

  • LFM-40.3B: モデルサイズと出力品質のバランスを最適化し、12Bのアクティブパラメータを活用したMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャにより、効率的なスループットとコスト効果を達成しています。

さらに、LFMsはリソースが高度に制約された環境でも展開可能であり、エッジデバイスやオンプレミスでの活用にも適しています。このアーキテクチャは、線虫の神経システムからインスパイアされており、モバイルロボットに最適な小型で効率的なAIを提供しています。

https://www.liquid.ai/liquid-foundation-models　　異なる言語モデルの合計推論メモリフットプリントと入力+世代長。
https://www.liquid.ai/liquid-foundation-models　　計算ユニットの新しい設計スペースの基盤を構築し、さまざまなモダリティやハードウェア要件へのカスタマイズを可能にしました。

Transformerを超えるLiquid Foundation Models

AI業界における主流アーキテクチャであるTransformerは、2017年にGoogleが発表した「Attention Is All You Need」に基づいていますが、Liquid AIはその限界を超えた技術を追求しています。Liquid Foundation Modelsは、Transformerベースのモデルを上回りつつ、メモリフットプリントを小さくし、効率的な推論を可能にします。

特に、LFMsは次の特徴を持っています。

  • 長いコンテキスト長の効率的な利用: LFMsは32kトークンのコンテキスト長を持ち、RULERベンチマークでその効率性が証明されています。

  • 大規模AIモデルのパレートフロンティアを進化: LFMsは知識容量の増強、多段階の推論、長いコンテキストの記憶といったアルゴリズムの進歩を実現し、従来のモデルにはない効率的なトレーニングと推論を提供しています。

オープンソースAIへの貢献

Liquid AIはオープンサイエンスのアプローチを採用しており、これまでの取り組みには、AI分野の進展を促進するための科学的・技術的な報告書の公開や、データおよびモデルの共有が含まれています。この取り組みにより、効率性、解釈可能性、適応性を重視したAIの限界を押し広げています。

最後に

Liquid AIの技術革新は、AI分野における新たな可能性を切り開いています。Liquid Foundation Modelsのようなモデルは、単なる技術的進歩にとどまらず、実ビジネスにおける変革をもたらす力を持っています。たとえば、効率的なメモリ使用と推論の高速化は、コスト効率の高いソリューションとして企業がより広範にAIを活用する道を開きます。さらに、リソースが限られた環境でも展開可能な特性は、新興市場や限られたインフラの中でもAIの普及を加速させることが期待されます。

特に、Liquid AIの「適応性」や「汎用性」は、変化の激しいビジネス環境において企業が迅速に適応するための鍵となるでしょう。業界のリーダーたちは、AIをただの技術ツールとしてではなく、戦略的資産として活用することで、競争優位性を確立するチャンスを手に入れることができます。Liquid AIの取り組みは、AI技術を次の次元へと押し上げ、ビジネスの意思決定をより迅速でスマートにすることを支援しています。

Liquid AIとともに、次世代のAI技術をどのように活用し、ビジネスの競争力を高めていくかを深く考え、共に新しい価値を創造していきましょう。企業にとって、AIはただの技術ツールに留まらず、戦略的な資産となる可能性を秘めています。Liquid Foundation Modelsを活用することで、革新的なソリューションの実現と、効率的かつインテリジェントなビジネスの推進を目指しましょう。

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