Liquid AI、AMD主導の資金調達ラウンドで2億5000万ドルを調達

- AI スタートアップ企業は、より効率的な AI モデルの開発を目指しています。.
- AMD との提携により、Liquid は LMF を最適化できるようになります。.
- この資金により、スタートアップ企業は消費者向けtron機器、バイオテクノロジー、通信などの業界向けにカスタマイズされた LMF を開発することも可能になります。.
AIスタートアップのLiquid AIは金曜日、戦略的パートナーであるAdvanced Micro Devices (AMD)が主導した2億5000万ドルの初期段階の資金調達ラウンドを完了した。.
ブルームバーグの記事によると、このラウンドでLiquid AIの評価額は20億ドルを超えました。OSS Capital、Duke Capital Partners、PagsGroupもシリーズAラウンドに参加しました。Liquid AIは2023年にシードラウンドで約4,660万ドルを調達しています。
Liquid AIはより効率的なモデルの開発を目指している
この開発は、2022年11月にOpenAIのChatGPTがリリースされ、瞬く間に成功を収めたことで世界的な注目を集めたコンシューマー向け生成AIが、世界中で開発を加速させている中で実現しました。この技術は現在、急成長を遂げるAIセクターの中心に位置しており、投資家が生成AIスタートアップに数十億ドルもの資金を投入しています。.
Liquidにとって、このスタートアップ企業の新しいモデルは Liquid Foundation Models (LFM)として知られており、同社によれば、OpenAI、Google Cloud、AWSなどの従来の大規模言語モデル(LLM)と同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮できるという。
LFMは軽量で汎用性の高いAIモデルであり、必要なデータ量と計算能力が少ない。Crunchbaseによると、これらのモデルは、線虫の脳を研究することで発見された数学的手法を奇妙にも利用してmaticという 。
SiliconAngleによると、Liquidのモデルは「リキッドニューラルネットワーク」という概念に基づいている。この分類は、ChatGPTやGoogle LLCのGeminiといった人気チャットボットを支える、生成型の事前学習済みトランスフォーマーベースモデル(GPT)とは異なる。
「Liquid の使命は、あらゆる規模で最も有能で効率的な AI システムを構築することです。」
Liquid CEO ラミン・ハサニ氏。.
「創業以来、テキストベースのモデルをリリースし、マルチモーダルLFMを発表し、主要パートナーと協力して現実世界への影響を示すことで、当社の技術の拡張性を実証してきました」とハサニ氏は付け加えた。.
AMDとの提携によりLiquid AIはLFMを最適化できるようになる
SiliconAngleによると、このAIスタートアップは、携帯電話などのデバイス向け高密度13億パラメータモデルLFM-1B、エッジ開発に最適化された31億パラメータモデルLFM-3B、複雑なタスクに取り組むために設計されたLFM-40B Mixture of Expertsの3つのモデルサイズを提供している。.
Liquid AI によると、LFM は GPT アーキテクチャに比べてメモリ フットプリントが小さく、非常に長いドキュメントやビデオを処理する場合など、長い入力に対してはメモリ使用量が大きくなります。.
Liquid AI によると、LFM-3.1B モデルは、Google LLC の Gemma 2 2B-it や Meta の Llama3.2 3B などのモデルと比べて、展開時に他の小型モデルよりも大幅に少ないメモリを使用します。.
現在、この資金調達により、Liquid AI は AMD との戦略的パートナーシップに加わり、チップメーカーのグラフィック、中央、ニューラル プロセッシング ユニットを使用して基盤モデルを最適化する能力を強化しています。.
この資金は、マサチューセッツ州ケンブリッジに拠点を置くスタートアップ企業が、消費者向け電子tron、バイオテクノロジー、通信、金融サービス、電子商取引などの業界向けにカスタマイズされたLFMを開発するのにも役立ちます。.
Liquid AIは2023年に設立されました。.
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エナシー・マパカメ
エナシー・マパカメは、ビジネスと金融ニュースの分野で10年以上の経験を持つジャーナリストです。資本市場や、メタバース、AI、暗号通貨といった新興テクノロジーを専門としています。エナシーは、メディアと社会研究の理学士号(優等学位)を取得しています。.
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