informe_tecnico_lfm2
Abstract
El informe técnico detalla LFM2, un modelo de lenguaje fluido modular (Liquid Foundation Model 2), resolviendo rigidez en transformers tradicionales para adaptación dinámica. Contexto: Necesidad de IA adaptable a dominios emergentes sin reentrenamiento total. Metodología: Arquitectura con módulos líquidos inspirados en redes neuronales continuas, permitiendo fusión runtime y escalabilidad a 100B parámetros. Evaluado en GLUE, SuperGLUE y custom tasks, supera LFM1 en 12% average, con eficiencia 30% mejor en memoria. Resultados incluyen demos de adaptación zero-shot a código y biología. Contribución: Código y pesos open-source. Implicaciones en IA personalizada, limitaciones en entrenamiento inicial costoso y verificación de fluidez en producción.
