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非GPT架构首次显著超越Transformer

Liquid AI 发布的 LFM（Liquid Foundation Models）系列模型采用了非 Transformer 架构，与 Transformer 架构相比，LFMs 在多个方面展现出了优势，包括能耗、处理复杂任务、以及多个基准测试表现等方面。

首先，LFMs 被设计为具有更小的内存占用和更高效的推理能力。它们在处理长序列输入时表现尤为出色，相比 Transformer 架构，LFMs 的内存占用显著减少，尤其是在处理长输入序列时，能够在同等硬件条件下处理更长的上下文。这意味着 LFMs 能够在不增加额外硬件负担的情况下，更高效地处理任务。

其次，LFMs 采用了独特的“液态神经网络”架构，这种系统受到大脑的启发，即使在训练完成后，仍然能够适应新的数据和环境变化，不需要重新调整。这种设计让 LFMs 在处理复杂任务时能够更加灵活和高效。

此外，LFMs 在多个基准测试中展现了优异的性能，包括在 MMLU、Hellaswag、GSM8K 和 ARC-C 等测试中的表现均优于同类模型。这表明 LFMs 不仅在能耗效率上有优势，而且在性能上也达到了行业领先水平。

综上所述，LFMs 的能耗优势确实明显，这得益于其创新的架构设计和优化的内存管理。然而，能耗效率只是 LFMs 众多优势中的一个方面，它们在性能、灵活性和可扩展性等方面同样表现出色。

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