W ostatnim czasie sztuczna inteligencja (AI) rozwija się w szybkim tempie, a jednym z przełomowych osiągnięć w tej dziedzinie są modele oparte na transformatorach, takie jak te używane przez ChatGPT. Jednak, mimo swojej skuteczności, te modele mają swoje ograniczenia, takie jak nadmierne zużycie zasobów pamięci oraz problemy z przyswajaniem nowych informacji bez „zapominania” starych. W odpowiedzi na te wyzwania powstała nowa technologia – Liquid AI oraz jej Liquid Foundational Models (LFMs), które oferują alternatywne podejście do AI, zdolne do dynamicznej adaptacji i efektywniejszego zarządzania pamięcią.
Ograniczenia tradycyjnych modeli AI
Większość tradycyjnych modeli opartych na głębokim uczeniu, takich jak sieci neuronowe oparte na transformatorach, cierpi na problemy, które uniemożliwiają im pełną efektywność w przetwarzaniu nowych danych. Jednym z takich problemów jest tzw. „katastrofalne zapominanie” (ang. catastrophic forgetting), czyli sytuacja, w której model traci wcześniej przyswojoną wiedzę podczas uczenia się nowych zadań. Dodatkowym wyzwaniem jest utrata plastyczności, co oznacza, że model staje się „sztywny” i ma trudności z adaptacją do nowych informacji bez konieczności pełnego przeuczenia.
Sieci neuronowe typu Liquid – co to takiego?
Liquid neural networks (LNN), czyli sieci neuronowe typu „płynnego”, zostały zaprezentowane przez zespół badawczy z MIT w 2020 roku. Są to sieci neuronowe o zaawansowanej strukturze, które potrafią przetwarzać dane sekwencyjne oraz adaptować się do nowych informacji w czasie rzeczywistym. To oznacza, że w przeciwieństwie do tradycyjnych sieci, które są trenowane na ustalonym zestawie danych, LNN mogą kontynuować naukę na bieżąco, bez utraty wcześniej zdobytej wiedzy.
Kluczową cechą LNN jest wykorzystanie „płynnych” stałych czasowych (liquid time constants), które umożliwiają dynamiczne dostosowywanie siły połączeń w sieci w odpowiedzi na nowe dane. Te właściwości sprawiają, że LNN są mniej podatne na problemy, takie jak eksplozje gradientów, które mogą destabilizować model.
Mniej neuronów, większa wydajność
Inspiracją do stworzenia Liquid Neural Networks była budowa układu nerwowego małego nicienia C. elegans, który posiada jedynie 302 neurony, a mimo to generuje złożone i dynamiczne zachowania. Twórcy LNN postanowili zbudować sieć z „mniejszą liczbą, ale bogatszymi w informacje neuronami”. Dzięki temu sieci te mogą funkcjonować z mniejszą liczbą zasobów obliczeniowych, a jednocześnie zachować zdolność do modelowania skomplikowanych zachowań.
Mniejsza liczba neuronów oznacza również większą przejrzystość podejmowanych decyzji – w przeciwieństwie do tradycyjnych, większych modeli, które często działają jak „czarne skrzynki”, w których trudno zrozumieć proces decyzyjny. Ta cecha sprawia, że LNN mogą być bardziej użyteczne w dziedzinach, gdzie transparentność jest kluczowa, takich jak analiza danych medycznych czy rynków finansowych.
Liquid Foundational Models – nowe podejście do AI
Liquid Foundational Models (LFMs) to nowa generacja modeli AI, które zostały zaprezentowane przez startup Liquid AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli opartych na transformatorach, LFMs wykorzystują bardziej zaawansowane podejście oparte na systemach dynamicznych oraz przetwarzaniu sygnałów. Dzięki temu mogą przetwarzać różnorodne dane sekwencyjne, od wideo i audio po tekst i sygnały czasowe, z mniejszą liczbą neuronów, co przekłada się na większą efektywność.
Najważniejszą zaletą LFMs jest ich zdolność do przetwarzania długich sekwencji danych przy użyciu mniejszej ilości pamięci. W tradycyjnych modelach opartych na transformatorach, liczba wymaganej pamięci wzrasta liniowo wraz z długością sekwencji, co może prowadzić do problemów z wydajnością. LFMs radzą sobie z tym problemem o wiele lepiej, co sprawia, że są idealne do zadań takich jak chatboty czy analiza dokumentów.
Zastosowania LFMs
Liquid Foundational Models zostały zaprojektowane z myślą o szerokim zakresie zastosowań, od robotyki i autonomicznych pojazdów po analizy w branży finansowej oraz medycynie. Ich kompaktowa konstrukcja i dynamiczna architektura oznaczają, że są lepiej dostosowane do pracy w środowiskach o ograniczonych zasobach, takich jak urządzenia mobilne, drony czy inne systemy o ograniczonej mocy obliczeniowej.
Podsumowanie
Liquid AI oraz ich Liquid Foundational Models mają potencjał, aby zrewolucjonizować dziedzinę sztucznej inteligencji. Ich dynamiczna, adaptacyjna architektura, efektywniejsze zarządzanie pamięcią oraz zdolność do pracy z różnymi rodzajami danych mogą przyczynić się do powstania nowych rozwiązań w dziedzinach, które do tej pory były zdominowane przez większe, bardziej zasobożerne modele oparte na transformatorach. To innowacyjne podejście może być kluczowym krokiem w dalszym rozwoju AI, otwierając nowe możliwości zarówno dla badaczy, jak i dla przedsiębiorstw.
