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Liquid AI Announces Generative AI Liquid Foundation Models With Smaller Memory Footprint

मैसाचुसेट्स स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) स्टार्टअप लिक्विड एआई ने अपने पहले जेनरेटर एआई मॉडल की घोषणा की जो मौजूदा ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर पर नहीं बनाया गया है। डब्ड लिक्विड फाउंडेशन मॉडल (एलएफएम), नया आर्किटेक्चर जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफॉर्मर (जीपीटी) से दूर चला गया है, जो लोकप्रिय एआई मॉडल जैसे कि ओपनएआई, जेमिनी, कोपायलट और अन्य द्वारा जीपीटी श्रृंखला की नींव है। स्टार्टअप का दावा है कि नए एआई मॉडल पहले सिद्धांतों से बनाए गए थे और वे तुलनीय आकार ब्रैकेट में बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

लिक्विड एआई के नए लिक्विड फाउंडेशन मॉडल

स्टार्टअप की स्थापना 2023 में मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (सीएसएआईएल) के शोधकर्ताओं द्वारा की गई थी और इसका लक्ष्य एआई मॉडल के लिए नए आर्किटेक्चर का निर्माण करना था जो समान स्तर पर प्रदर्शन कर सकते हैं या जीपीटी से आगे निकल सकते हैं। .

ये नए एलएफएम 1.3बी, 3.1बी और 40.3बी के तीन पैरामीटर आकारों में उपलब्ध हैं। उत्तरार्द्ध विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई) मॉडल है, जिसका अर्थ है कि यह विभिन्न छोटे भाषा मॉडल से बना है और इसका उद्देश्य अधिक जटिल कार्यों से निपटना है। एलएफएम अब कंपनी के लिक्विड प्लेग्राउंड, चैट यूआई और एपीआई के लिए लैम्ब्डा और पर्प्लेक्सिटी लैब्स पर उपलब्ध हैं और जल्द ही सेरेब्रस इंफ्रेंस में जोड़े जाएंगे। इसके अलावा, कंपनी ने कहा कि एआई मॉडल को एनवीडिया, एएमडी, क्वालकॉम, सेरेब्रस और ऐप्पल हार्डवेयर के लिए अनुकूलित किया जा रहा है।

एलएफएम जीपीटी तकनीक से भी काफी भिन्न हैं। कंपनी ने इस बात पर प्रकाश डाला कि ये मॉडल पहले सिद्धांतों से बनाए गए थे। पहला सिद्धांत अनिवार्य रूप से एक समस्या-समाधान दृष्टिकोण है जहां एक जटिल तकनीक को उसके मूल सिद्धांतों तक तोड़ दिया जाता है और फिर वहां से बनाया जाता है।

स्टार्टअप के अनुसार, ये नए एआई मॉडल कम्प्यूटेशनल इकाइयों नामक चीज़ पर बनाए गए हैं। सीधे शब्दों में कहें तो, यह टोकन सिस्टम का एक नया स्वरूप है, और इसके बजाय, कंपनी लिक्विड सिस्टम शब्द का उपयोग करती है। इनमें ज्ञान क्षमता और तर्क को अधिकतम करने पर ध्यान देने के साथ संक्षिप्त जानकारी शामिल है। स्टार्टअप का दावा है कि यह नया डिज़ाइन अनुमान के दौरान मेमोरी लागत को कम करने में मदद करता है, और वीडियो, ऑडियो, टेक्स्ट, टाइम सीरीज़ और सिग्नल में प्रदर्शन आउटपुट बढ़ाता है।

कंपनी आगे दावा करती है कि लिक्विड-आधारित एआई मॉडल का लाभ यह है कि इसकी वास्तुकला को उनकी आवश्यकताओं और अनुमान कैश आकार के आधार पर एक विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म के लिए स्वचालित रूप से अनुकूलित किया जा सकता है।

जबकि स्टार्टअप द्वारा बनाए गए क्लैम लंबे हैं, उनके प्रदर्शन और दक्षता का अनुमान केवल तभी लगाया जा सकता है जब डेवलपर्स और उद्यम अपने एआई वर्कफ़्लो के लिए उनका उपयोग करना शुरू करते हैं। स्टार्टअप ने अपने डेटासेट के स्रोत, या एआई मॉडल में जोड़े गए किसी भी सुरक्षा उपाय का खुलासा नहीं किया।

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