01概述
在人工自动的环球里，每一轮技术改造都或者推翻咱们对未来的认知。当天，咱们要讨论的正是液态自动（Liquid AI）公司带来的全新系列——液态基础模型（Liquid Foundation Models，简称LFMs）。这不只是一次性便捷的产品迭代，更是一场对于AI模型性能与效率的反派。
液态基础模型：性能与效率的新标杆
液态自动公司推出的LFMs，涵盖1B、3B和40B三种参数性能，立志成为新一代生成式AI模型的基准。这些模型以其出色的性能和高效的推理才干，正在从新定义AI模型的设计规范。
三大模型，各领风骚
03架构翻新与设计理念
LFMs从第一准则登程，专一于设计弱小的AI系统，提供对其才干的持重控制。这些模型经常使用深化灵活系统、信号处置和数值线性代数切实的计算单元构建。这种共同的融合使得LFMs能够应用这些畛域的切实提高，构建能够处置视频、音频、文本和期间序列等序列数据类型的通用AI模型。
04性能基准测试与比拟
LFMs的初步基准测试显示，与相似模型相比，其结果令人印象深入。例如，1B模型在多模态学习和了解（MMLU）得分和其余基准目的方面逾越了几个基于变换器的模型。雷同，3B模型的性能堪比7B和13B类别的模型，使其十分适宜资源受限的环境。
05关键长处和未来方向
液态自动公司强调了几个LFMs展现出清楚长处的畛域，包含普通和专家常识、数学和逻辑推理，以及高效的长上下文义务。这些模型还提供了弱小的多言语才干，支持西班牙语、法语、德语、中文、阿拉伯语、日语和韩语。但是，LFMs在零样本代码义务和准确数值计算方面的成果较差，估量在未来的模型迭代中将处置这一差距。
部署和未来方向
液态自动公司的LFMs目前可用于在几个平台上启动测试和部署，包含Liquid Playground、Lambda（聊天UI和API）、Perplexity Labs，以及行将在Cerebras Inference上部署。液态自动公司的路途图标明，它将继续优化并在未来几个月颁布新性能，裁减LFMs的范围和实用性，以顺应各种行业，如金融服务、动物技术和生产电子。
06结语
液态自动公司的液态基础模型（LFMs）代表了在开出现成式AI模型方面迈出的有宿愿的一步。LFMs旨在经过成功出色的性能和效率，从新定义AI模型设计和部署的或者性。虽然这些模型不是开源的，并且只作为受控颁布的一局部提供，但它们共同的架构和翻新方法使它们成为AI畛域的关键竞争者。
参考：
基咯咯
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