Отделение MIT Liquid AI выпускает проект для обучения малых моделей корпоративного уровня

Серия LFM2 от Liquid AI, выпущенная в 2025 году, нацелена на создание самых быстрых базовых моделей для работы на устройствах, используя "жидкую" архитектуру. Модели LFM2 разработаны для эффективной работы на таких устройствах, как телефоны и ноутбуки, предлагая альтернативу LLM, работающим только в облаке. Liquid AI расширила LFM2 до специализированных моделей, включая модель анализа видео и стек развертывания на периферии. Компания выпустила подробный технический отчет, в котором описывается поиск архитектуры, данные для обучения и процессы после обучения. Этот подход предназначен для того, чтобы другие организации могли воспроизводить и адаптировать эти модели к своим конкретным потребностям. Архитектура LFM2 оптимизирована для реальных ограничений, таких как память и задержка, на целевом оборудовании, таком как мобильные процессоры. Конвейер обучения фокусируется на структурированных подходах, заставляя модели вести себя как практичные агенты, в отличие от других "маленьких LLM". Кроме того, серия предлагает мультимодальные возможности, разработанные для эффективности на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как понимание документов и аудио. LFM2 расширяется до моделей извлечения информации, подходящих для агентских систем в корпоративных развертываниях. LFM2 продвигает гибридную архитектуру, в которой небольшие модели на устройстве обрабатывают критические задачи, а облачные модели обеспечивают тяжелые рассуждения по мере необходимости. По сути, LFM2 делает ИИ на устройстве жизнеспособным вариантом дизайна для различных приложений, особенно для предприятий.