作中的自注意力机制可以更好地捕捉输入数据间的内在关系，因此相比于 Transformer 架构模型，LFM 模型在处理大量输入时具有更低的 RAM用量。 1. 新发布三款 Liquid 基础模型，包括 LFM-1.3B、LFM-3.1B 和 LFM-40.3B。 2. 采用非 Transformer 架构，依托交通信号处理系统、数值线性代数等理念，具有通用性。 3. 在基准测试中打败了同规模的 Transformer 模型，例如 LFM-1.3B 击败了 OpenAI 的 GPT。 4. 在新发布的三款模型中，LFM-40.3B 在模型规模和输出质量之间取得了平衡，仅启用 120 亿个参数。
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新一代液态模型：轻量级但强大的表现

随着人工智能技术的快速发展，人们对于大型语言模型的需求越来越大。然而，大模型的学习和运行成本往往非常高昂。于是，我们开发出了新的液态模型——LFM（LightFM），它结合了Transformer架构的优点，并且在低内存用量方面表现出色。
LFM-1.3B，是我们的基础版本，它包含1.3亿参数。在实际应用中，这个版本已经足够满足大部分需求，同时也保留了大量的精细细节。虽然其容量只有Transformer的一半，但性能却接近甚至超过了某些大规模模型。
LFM-3.1B在LFM-1.3B的基础上进行了进一步优化，增加了更多的训练数据，并采用了更先进的神经网络结构。此外，LFM-3.1B还引入了混合学习的方法，即在不同的部分使用不同的模型，以达到更好的效果。该版本在多个基准测试中都击败了OpenAI的GPT。
LFM-40.3B作为最新的版本，也是在LFM-3.1B的基础上进行的重大改进。它在LSTM层的长度上增加到了40亿，这意味着更多的记忆单元可以帮助模型更好地理解和解释输入数据。此外，LFM-40.3B在单向传播中也有所优化，这使得其在保持高精度的同时，也能降低计算量。在实验中，LFM-40.3B在同样的规模下，输出质量已经达到了和开源Transformer模型相当的高度。
总的来说，LFM是一个非常优秀的新液态模型，它既有大量的参数，又有优秀的性能。无论是处理小规模的数据，还是大规模的数据，LFM都能提供出色的结果。在未来，我们计划进一步改进LFM，使其能够在各种场景下发挥出更大的作用。