非Transformer架构新模型爆火，从第一性原理出发，MIT CSAIL衍生团队打造

西风 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

挑战Transformer，MIT初创团队推出 LFM（LiquidFoundationModel）新架构模型爆火。

LFM 1.3B、 LFM 3B两个不同大小的模型，性能超越同等规模Llama3.2等Transformer模型。

LFM架构还有很好的可扩展性，团队还推出了 基于MoE的LFM 40B（激活12B参数），能与更大规模的密集模型或MoE模型相媲美。

LFM用的是一种 液态神经网络（LNN），从 第一性原理出发而构建，其计算单元植根于动态系统理论、信号处理和数值线性代数。

这种架构还有一个特点：在 内存效率方面特别强。

基于Transformer的LLM中的KV缓存在长上下文中会急剧增长，而LFM即使在处理100万个token时也能保持内存最小。

小巧便携，使得它能够直接部署在手机上进行文档和书籍等分析。

LFM模型背后是一支MIT计算科学与人工智能实验室衍生出来的小团队，名叫 Liquid AI。

其后训练负责人Maxime Labonne在X上为自家模型疯狂打Call：

这三个具有SOTA性能的模型，是我职业生涯中最值得骄傲的版本。

AI畅销书《人工直觉》作者也表示看好。

一直等的就是这样的模型，基于物理学或神经元的“第一性原理”

目前LFM系列模型还在预览测试中，大伙儿可通过Liquid官方平台、Lambda Chat、Perplexity AI来访问。

基于液态神经网络打造

具体来看看这三个模型的性能和特点。

LFM 1.3B在MMLU、MMLU-Pro、ARC-C、GSM8K基准上相较于下表其它模型，取得SOTA性能。

LFM 3B，还能和Mistral 7B、Llama3.1 8B两倍大模型打得有来有回。

LFM 40B性能也可与比其自身更大的模型相媲美，MoE架构可实现更高吞吐可部署在更具成本效益的硬件上。

与Transformer架构相比，LFM的一个突出优势就是内存占用更少。

对于长输入效果更明显，基于Transformer的LLM中的KV缓存随着序列长度线性增长。通过有效压缩输入，LFM可以在同一硬件上处理更长的序列。

以下是LFM 3B与其它3B级模型的对比，LFM 3B能始终保持较小的内存占用。

处理100万个token， LFM 3B只需16 GB内存，而Llama-3.2-3B模型则需48 GB+。

LFM上下文有效长度为 32k。

当相应得分高于85.6时，长度被认为是“有效的” （Hsieh等人，2024 RULER）。

LFM 3B在32k的上下文长度上，仍能保持 89.5的高分。

实验结果中Llama 3.2生成128k上下文窗口，但实际只在4k上有效，也引起一波关注。

除此之外，LFM由结构化运算符组成，为基础模型打开了一个新的设计空间。

不仅限于语言， 还可以将其应用于音频、时间序列、图像等等其它模态。

还具有高适应性，可针对特定平台 （如苹果、高通、Cerebras、AMD）优化架构，或匹配给定的参数要求和推理缓存大小。

Liquid AI团队直接把目前LFM模型的优缺点都一一列了出来。

现在LFM语言模型擅长通用和专业知识、数学和逻辑推理、长上下文任务。

主要语言是英语，还支持西班牙语、法语、德语、中文、阿拉伯语、日语和韩语。

但LFM语言模型不擅长零样本代码任务、精确的数值计算、时效性信息，人类偏好优化相关技术也尚未广泛应用。

有意思的是，Liquid AI团队还明确表示LFM现在 不会数“Strawberry”中“r”的数量。

经网友测试，它确实不会😂。

关于LFM架构更多技术细节，官方表示将持续发布技术Blog。

背后团队来自MIT CSAIL

下面简单介绍一下LFM模型背后团队——Liquid AI。

Liquid AI是一家从MIT计算机科学与人工智能实验室衍生出来的公司。

目标是在每一个规模上构建能力强大且高效的通用人工智能系统。

联合创始人共有四位。

CEO Ramin Hasani，MIT CSAIL人工智能科学家、前Vanguard Group首席人工智能和机器学习科学家。

博士论文研究主题就是关于液态神经网络 （Liquid Neural Networks），由维也纳工业大学Radu Grosu教授和麻省理工学院Daniela Rus教授共同指导。

CTO Mathias Lechner，MIT CSAIL研究员。

维也纳工业大学计算机科学的学士、硕士学位，奥地利科学与技术研究所 （ISTA）博士学位。

专注于开发稳健可信的机器学习模型。

首席科学官Alexander Amini，在MIT完成了计算机科学学士、硕士和博士学位，同时辅修数学。

研究的领域包括自主系统的端到端控制学习、神经网络的置信度公式化、人类移动性的数学建模以及复杂惯性精细化系统的构建。

另外一位联合创始人是 MIT CSAIL主任Daniela Rus，她还是MIT电气工程与计算机科学系的Andrew&Erna Viterbi教授。

Liquid AI成立初就致力于从第一性原理出发构建新一代基础模型，是一个基于深度信号处理和状态空间层扩展语言模型的团队。

之前研究有一箩筐：

感兴趣的的家人们可以自行查阅：

https://www.liquid.ai/blog/liquid-neural-networks-research

对新模型感兴趣的家人们可以测试起来了：

https://playground.liquid.ai/chat?model=cm1ooqdqo000208jx67z86ftk

参考链接：

[2]https://venturebeat.com/ai/mit-spinoff-liquid-debuts-non-transformer-ai-models-and-theyre-already-state-of-the-art/

— 完—

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