在人工智能領(lǐng)域,一場(chǎng)革命性的變革正在悄然發(fā)生。想象一下,如果大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大功能能夠在顯著降低能耗的同時(shí)實(shí)現(xiàn),這將帶來(lái)怎樣的影響?更進(jìn)一步,如果這種模型能夠在我們的智能手機(jī)上直接運(yùn)行,那又會(huì)開(kāi)啟怎樣的新篇章?
新一代AI平臺(tái)正以前所未有的設(shè)計(jì)理念推動(dòng)行業(yè)發(fā)展,這些平臺(tái)不僅致力于節(jié)能,還解鎖了一系列全新的、改進(jìn)的功能。尤為重要的是,它們提供了邊緣計(jì)算能力,這一技術(shù)正在逐步改變數(shù)據(jù)處理的方式。
邊緣計(jì)算,簡(jiǎn)而言之,是指將數(shù)據(jù)處理和其他計(jì)算任務(wù)移至接近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行,即在用戶(hù)的終端設(shè)備,如數(shù)據(jù)收集硬件或個(gè)人手機(jī)上完成。這一轉(zhuǎn)變意味著,我們不再完全依賴(lài)云端處理,而是開(kāi)始回歸本地計(jì)算,這既減少了數(shù)據(jù)傳輸成本,又增強(qiáng)了控制力。
在云端集中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的時(shí)代,雖然便捷,但也伴隨著高昂的傳輸成本和有限的控制靈活性。而邊緣計(jì)算則通過(guò)本地運(yùn)行操作,帶來(lái)了顯著的效率提升,尤其是在能源消耗和應(yīng)對(duì)氣候變化方面。這一轉(zhuǎn)變不僅環(huán)保,還促進(jìn)了技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
在這場(chǎng)變革中,一種名為液體基礎(chǔ)模型(LFM)的新興技術(shù)嶄露頭角。這些模型從傳統(tǒng)的基于Transformer的大語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)中脫穎而出,展現(xiàn)出全新的形態(tài)。據(jù)VentureBeat報(bào)道,LFM在性能上已經(jīng)超越了同等規(guī)模的Transformer模型,如meta的Llama 3.1-8B和微軟的Phi-3.5 3.8B。
LFM不僅在性能基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色,還在運(yùn)營(yíng)效率上展現(xiàn)出巨大潛力,適用于從金融服務(wù)、生物技術(shù)到消費(fèi)電子等多個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)級(jí)應(yīng)用,甚至能夠部署在邊緣設(shè)備上。Liquid AI的顧問(wèn)及與MIT CSAIL實(shí)驗(yàn)室有緊密聯(lián)系的專(zhuān)家,對(duì)這一創(chuàng)新給予了高度評(píng)價(jià)。
在一次訪(fǎng)談中,Liquid AI的Ramin Hasani分享了團(tuán)隊(duì)如何利用秀麗隱桿線(xiàn)蟲(chóng)的大腦開(kāi)發(fā)模型,以及這些后Transformer模型在設(shè)備、汽車(chē)、無(wú)人機(jī)和飛機(jī)上的廣泛應(yīng)用。他提到,LFM能夠完成GPT的工作,而且在設(shè)備上本地運(yùn)行,無(wú)需依賴(lài)云端。
“它們能夠聽(tīng),也能夠說(shuō)話(huà)。”Hasani強(qiáng)調(diào)說(shuō)。這些模型不僅具備強(qiáng)大的功能,還帶來(lái)了隱私、安全和低延遲應(yīng)用的顯著優(yōu)勢(shì),這是傳統(tǒng)AI公司所無(wú)法提供的。
自項(xiàng)目啟動(dòng)以來(lái),Liquid AI一直在與各大公司進(jìn)行商業(yè)討論,探索如何將這一創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)。Hasani指出,隱私、安全和低延遲是企業(yè)最為關(guān)心的三個(gè)方面,而LFM正是解決這些問(wèn)題的關(guān)鍵。
尤為如果LFM能夠在設(shè)備上離線(xiàn)運(yùn)行,那么我們將無(wú)需依賴(lài)龐大的基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)中心、云服務(wù)等將不再是必需,這不僅降低了成本,還提高了性能。這正是“摩爾定律”在AI領(lǐng)域應(yīng)用的體現(xiàn),意味著AI系統(tǒng)正迅速變得更便宜、更多樣化、更易于管理。
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