Liquid AI

メモリ使用量を削減し、推論を高速化する効率的な汎用AIモデルを構築。

Liquid AIは、Liquid Foundation Models（LFMs）として知られる効率的な汎用AIモデルの開発を専門としています。これらのモデルは、メモリ使用量を削減し、推論効率を向上させながら、さまざまなスケールで最先端のパフォーマンスを実現します。生物学的神経システムにインスパイアされたLFMsは、液体ニューラルネットワークを活用して、複雑な逐次的およびマルチモーダルデータを処理し、優れた推論能力を発揮します。プラットフォームには、エッジAI展開のためのLEAPやローカルAIインタラクションのためのApolloなどのツールが含まれており、クラウド依存なしにAIワークフローを最適化するためのカスタマイズ可能なソリューションを企業や開発者に提供します。これにより、リアルタイムアプリケーションやリソース制約のある環境でのAI導入が容易になり、コスト削減とパフォーマンス向上を同時に実現できます。

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使い方 Liquid AI?

開発者や企業は、Liquid AIを使用してAIモデルをエッジデバイスやクラウドに展開できます。ユーザーはAPIを通じてモデルにアクセスし、自然言語処理、コンピュータビジョン、マルチモーダルデータ分析などのタスクにアプリケーションに統合できます。高計算コストや遅延の問題を解決する効率的な推論を提供し、IoT、モバイルデバイス、エンタープライズシステムでのリアルタイムアプリケーションに最適です。提供されたツールやAPIを使用して、特定のハードウェアやタスクにモデルを簡単にカスタマイズできます。

Liquid AI の主な機能

Liquid Foundation Models（LFMs）は、メモリ使用量を削減した最先端のパフォーマンスを提供し、エッジからクラウド環境までのさまざまなデバイスでの効率的な展開を可能にします。

LEAP（Liquid Edge AI Platform）は、AIアーキテクチャのカスタマイズ、データ、ポリシー、ハードウェアの最適化を行うフルスタックツールキットを提供し、シームレスな高性能展開を実現します。

Apolloは、AIモデルとの安全でローカルなインタラクションを可能にし、ユーザーがインターネット接続なしでデバイス上で直接AIを実行できるため、プライバシーと速度が向上します。

計算効率は、従来のトランスフォーマーを超える最適化された推論技術を通じて最大化され、低消費電力で高速なAIを提供します。

カスタマイズ可能なモデルにより、エンジニアは特定のビジネスニーズに合わせてLFMsを調整でき、アーキテクチャの変更やマルチモーダルデータ処理を含みます。

生物学的神経システムにインスパイアされたネットワークは、リアルタイムで適応し学習するため、静的AIモデルと比較して柔軟性と効率性が向上します。

小規模言語モデルやビジョン言語モデルのサポートにより、テキスト生成から画像分析まで、幅広いアプリケーションでの汎用性を確保します。

Liquid AI の使用例

モバイルアプリ開発者は、Apolloを使用してオンデバイスAIを統合し、言語翻訳や画像認識などのタスクを実行できます。これにより、クラウドサービスに依存せずに遅延を削減し、データプライバシーを確保することで、ユーザーエクスペリエンスとアプリのパフォーマンスが向上します。具体的には、旅行アプリでリアルタイム翻訳を提供し、オフライン環境でも機能を維持することで、ユーザーの利便性を高めます。

IoT企業は、エッジデバイスを展開する際にLEAPを活用し、スマートホームや産業設定でのリアルタイムデータ処理用の効率的なAIモデルを実行できます。これにより、クラウドコストを削減し、低接続環境での信頼性を向上させ、例えば工場の監視システムで異常検出を迅速に行い、生産性を向上させます。

大規模データワークフローを持つ企業は、APIを通じてLFMsを利用し、財務予測や顧客感情分析などの複雑な逐次データ分析を処理できます。これにより、計算リソースを最適化し、意思決定プロセスを高速化し、ビジネスインテリジェンスを強化します。例えば、小売業者が在庫管理をAIで自動化し、在庫切れを防ぎます。

AIおよび機械学習の研究者は、Liquid AIのモデルを使用してマルチモーダルデータを含む実験を行い、柔軟なアーキテクチャから恩恵を受けて新しいアルゴリズムをテストし、モデル開発での反復を高速化できます。これにより、研究の効率が向上し、例えば医療画像とテキストデータの統合分析で新たな知見を得られます。

AI駆動製品に焦点を当てるスタートアップは、LFMsのカスタマイズ機能を使用して、ヘルスケア診断や自律システムなどのニッチ市場にモデルを迅速に適応させられます。これにより、市場投入時間と運用コストを削減し、競争力を高めます。例えば、遠隔医療アプリで個人化された診断支援を提供します。

教育機関は、Liquid AIをカリキュラムに統合し、学生が個人デバイスで効率的なモデルを実験できるようにします。これにより、高価なインフラストラクチャなしで実践的な学習を促進し、AI概念の教育を深化させます。例えば、大学のコースで学生がリアルタイム推論を体験し、理論と実践を結びつけます。