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Lfms
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目标受众包括金融、生物技术、消费电子等行业的企业，以及希望在资源受限的环境中部署高效AI解决方案的开发者。
模型训练与部署AI模型#AI#机器学习#生成式模型#内存效率#多模态数据普通产品商用
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产品介绍
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简介
Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型，它们在各种规模上都达到了最先进的性能，同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元，可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型，旨在处理大规模的序列多模态数据，实现高级推理，并做出可靠的决策。
截图
产品特色
1B、3B和40B的LFMs在各自的规模上达到最先进的性能。
LFM-1B在1B类别的各种基准测试中获得最高分，成为这个规模的新最佳模型。
LFM-3B在3B参数的变换器、混合和RNN模型中排名第一，也超过了上一代的7B和13B模型。
LFM-40B提供了模型大小和输出质量之间的新平衡，其MoE架构使得它能够在更具成本效益的硬件上部署。
LFMs具有较小的内存占用，特别是在长输入的情况下。
LFMs真正利用了它们的上下文长度，优化了32k令牌上下文长度。
LFMs在知识容量、多步推理、长上下文回忆、推理效率和训练效率上进行了优化。
使用教程
1. 访问Liquid Playground或Lambda界面。
2. 注册并登录以获取访问权限。
3. 选择适合您需求的LFM模型（1B、3B或40B）。
4. 根据提供的文档和指南，配置模型参数。
5. 使用Lambda API或Perplexity Labs进行模型推理。
6. 分析模型输出，并根据需要调整模型配置。
7. 利用模型进行特定领域的任务，如文本生成、数据分析等。
8. 通过社区反馈和模型迭代，持续优化模型性能。
流量来源
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