Liquid AI는 Liquid Foundation Models(LFMs)로 알려진 효율적인 범용 AI 모델 개발에 특화되어 있습니다. 이러한 모델은 다양한 규모에서 최첨단 성능을 달성하면서 메모리 사용량을 줄이고 추론 효율성을 향상시킵니다. 생물학적 신경 시스템에서 영감을 받은 LFMs는 액체 신경망을 사용하여 복잡한 순차적 및 멀티모달 데이터를 우수한 추론 능력으로 처리합니다. 이 플랫폼에는 에지 AI 배포를 위한 LEAP와 로컬 AI 상호작용을 위한 Apollo와 같은 도구가 포함되어 있어, 기업과 개발자들이 클라우드 의존 없이 AI 워크플로우를 최적화할 수 있는 맞춤형 솔루션을 제공합니다. LFMs는 기존 변환기 모델을 넘어서는 최적화된 추론 기술을 통해 계산 효율성을 극대화하며, 더 낮은 전력 소비로 더 빠른 AI 성능을 제공합니다. 또한, 실시간으로 적응하고 학습하는 네트워크는 정적 AI 모델에 비해 유연성과 효율성을 개선하여 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 소규모 언어 모델 및 비전-언어 모델 지원을 통해 텍스트 생성부터 이미지 분석까지 폭넓은 활용이 가능하며, 사용자는 API를 통해 모델에 접근하거나 애플리케이션에 통합하여 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 멀티모달 데이터 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 높은 계산 비용과 지연 시간 문제를 해결하여 IoT, 모바일 기기, 엔터프라이즈 시스템에서 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. Liquid AI의 도구와 API를 사용하면 특정 하드웨어와 작업에 맞게 모델을 조정할 수 있어, 비즈니스 요구에 맞는 효율적인 AI 솔루션을 쉽게 구현할 수 있습니다.
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사용 방법 Liquid AI?
Liquid AI는 개발자와 기업이 에지 기기나 클라우드에서 AI 모델을 배포하는 데 사용할 수 있습니다. 사용자는 API를 통해 모델에 접근하거나 애플리케이션에 통합하여 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 멀티모달 데이터 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 높은 계산 비용과 지연 시간 문제를 해결하여 효율적인 추론을 제공하므로, IoT, 모바일 기기, 엔터프라이즈 시스템에서 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. 제공된 도구나 API를 사용하여 특정 하드웨어와 작업에 맞게 모델을 조정하기만 하면 됩니다.
Liquid AI 의 주요 기능
Liquid Foundation Models(LFMs)는 최첨단 성능을 제공하면서 메모리 사용량을 줄여 에지부터 클라우드 환경까지 다양한 기기에서 효율적인 배포를 가능하게 합니다.
LEAP(Liquid Edge AI Platform)는 AI 아키텍처를 맞춤 설정하고 데이터, 정책, 하드웨어를 최적화하여 원활한 고성능 배포를 위한 풀스택 툴킷을 제공합니다.
Apollo는 AI 모델과의 안전하고 로컬 상호작용을 허용하여 사용자가 인터넷 연결 없이도 기기에서 직접 AI를 실행할 수 있어 개인정보 보호와 속도를 향상시킵니다.
계산 효율성은 기존 변환기를 넘어서는 최적화된 추론 기술을 통해 극대화되어 더 낮은 전력 소비로 더 빠른 AI를 제공합니다.
맞춤형 모델은 엔지니어들이 아키텍처 조정 및 멀티모달 데이터 처리와 같은 특정 비즈니스 요구에 맞게 LFMs를 조정할 수 있도록 합니다.
생물학적 신경 시스템에서 영감을 받은 네트워크는 실시간으로 적응하고 학습하여 정적 AI 모델에 비해 유연성과 효율성을 개선합니다.
소규모 언어 모델 및 비전-언어 모델 지원을 통해 텍스트 생성부터 이미지 분석까지 다양한 애플리케이션에 대한 다용도성을 보장합니다.
Liquid AI 의 사용 사례
모바일 앱을 개발하는 개발자들은 Apollo를 사용하여 언어 번역이나 이미지 인식과 같은 작업을 위한 온디바이스 AI를 통합할 수 있습니다. 이는 지연 시간을 줄이고 클라우드 서비스에 의존하지 않아 데이터 프라이버시를 보장하므로, 사용자 경험과 앱 성능을 개선합니다. 예를 들어, 실시간 채팅 앱에서 즉각적인 번역 기능을 제공하여 글로벌 사용자들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
IoT 기업들은 에지 기기를 배포할 때 LEAP를 활용하여 스마트 홈이나 산업 현장에서 실시간 데이터 처리를 위한 효율적인 AI 모델을 실행합니다. 이는 클라우드 비용을 절감하고 낮은 연결성 환경에서 신뢰성을 향상시킵니다. 구체적으로, 공장 자동화 시스템에서 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 장애를 예측하고 유지보수 효율을 높일 수 있습니다.
대규모 데이터 워크플로우를 가진 기업들은 API를 통해 LFMs를 활용하여 금융 예측이나 고객 감정 분석과 같은 복잡한 순차적 데이터 분석을 처리합니다. 이는 계산 자원을 최적화하고 의사 결정 과정을 가속화합니다. 예를 들어, 은행에서 실시간 시장 데이터를 분석하여 투자 전략을 신속하게 조정할 수 있습니다.
AI 및 머신 러닝 연구자들은 Liquid AI의 모델을 멀티모달 데이터를 포함한 실험에 사용합니다. 유연한 아키텍처로 새로운 알고리즘을 테스트하고 모델 개발에서 더 빠른 반복을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 이미지와 텍스트 데이터를 결합한 연구에서 진단 정확도를 높이는 모델을 개발할 수 있습니다.
AI 기반 제품에 초점을 맞춘 스타트업들은 LFMs의 맞춤형 기능을 사용하여 의료 진단이나 자율 시스템과 같은 틈새 시장에 모델을 빠르게 적응시킵니다. 이는 시장 출시 시간과 운영 비용을 줄입니다. 구체적으로, 건강 관리 앱에서 개인화된 진단 도구를 제공하여 환자 관리 효율을 높일 수 있습니다.
교육 기관들은 Liquid AI를 커리큘럼에 통합하여 AI 개념을 가르칩니다. 학생들이 개인 기기에서 효율적인 모델로 실험할 수 있게 하여, 고가의 인프라 없이도 실습 학습을 촉진합니다. 예를 들어, 대학 수업에서 학생들이 직접 AI 모델을 구축하고 테스트하며 이론을 실천적으로 이해할 수 있습니다.
