MIT의 자회사인 Liquid AI가 기업용 소형 모델 훈련을 위한 청사진을 공개했습니다.

2025년에 출시된 Liquid AI의 LFM2 시리즈는 "액체" 아키텍처를 사용하여 가장 빠른 온디바이스 기반 모델을 목표로 합니다. LFM2 모델은 휴대폰 및 노트북과 같은 장치에서 효율적으로 작동하도록 설계되었으며, 클라우드 전용 LLM의 대안을 제시합니다. Liquid AI는 LFM2를 비디오 분석 모델 및 엣지 배포 스택을 포함한 특화된 모델로 확장했습니다. 회사는 아키텍처 검색, 훈련 데이터 및 사후 훈련 프로세스를 자세히 설명하는 기술 보고서를 발표했습니다. 이 접근 방식은 다른 조직이 이러한 모델을 복제하고 특정 요구 사항에 맞게 적용할 수 있도록 하기 위한 것입니다. LFM2의 아키텍처는 모바일 CPU와 같은 대상 하드웨어의 메모리 및 지연 시간과 같은 실제 제약 조건에 최적화되어 있습니다. 훈련 파이프라인은 다른 "작은 LLM"과 달리 모델이 실용적인 에이전트처럼 작동하도록 만드는 구조화된 접근 방식에 중점을 둡니다. 또한, 이 시리즈는 문서 및 오디오 이해와 같이 리소스가 제한된 장치에서 효율성을 위해 설계된 멀티모달 기능을 제공합니다. LFM2는 엔터프라이즈 배포에서 에이전트 시스템에 적합한 검색 모델로 확장됩니다. LFM2는 작은 온디바이스 모델이 중요한 작업을 처리하고 클라우드 모델이 필요에 따라 강력한 추론을 제공하는 하이브리드 아키텍처를 촉진합니다. 본질적으로 LFM2는 다양한 애플리케이션, 특히 기업을 위해 온디바이스 AI를 실행 가능한 설계 선택으로 만들고 있습니다.