Meta تكثف معركة الذكاء الاصطناعي مع OpenAI وGoogle بإصدار Llama 3 | ميتا
![](https://al-rayyan.org/wp-content/uploads/https://i.guim.co.uk/img/media/a7b1aa359788ba594f3e365db5c2ed0c0e35f933/0_261_4000_2401/master/4000.jpg?width=1200&height=630&quality=85&auto=format&fit=crop&overlay-align=bottom%2Cleft&overlay-width=100p&overlay-base64=L2ltZy9zdGF0aWMvb3ZlcmxheXMvdGctZGVmYXVsdC5wbmc&enable=upscale&s=65033598e996fb217b2cb22bb8d729a7)
أصدرت Meta Platforms يوم الخميس إصدارات مبكرة من أحدث نموذج لغوي كبير لها، Llama 3، ومولد صور يقوم بتحديث الصور في الوقت الفعلي أثناء قيام المستخدمين بكتابة المطالبات، بينما تتسابق للحاق بشركة OpenAI الرائدة في سوق الذكاء الاصطناعي.
سيتم دمج النماذج في المساعد الافتراضي Meta AI، والذي تعتبره الشركة الأكثر تطوراً بين نظيراتها المجانية الاستخدام. سيتم منح المساعد فواتير أكثر وضوحًا ضمن تطبيقات Meta’s Facebook وInstagram وWhatsApp وMessenger بالإضافة إلى موقع ويب مستقل جديد يضعه في المنافسة بشكل مباشر أكثر مع تطبيق ChatGPT المدعوم من OpenAI والمدعوم من Microsoft.
يأتي هذا الإعلان في الوقت الذي تسعى فيه Meta إلى دفع منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى مليارات المستخدمين لتحدي مكانة OpenAI الرائدة في مجال التكنولوجيا، بما في ذلك إصلاح البنية التحتية للحوسبة وتوحيد فرق البحث والمنتجات المتميزة سابقًا.
وقال كريس كوكس، كبير مسؤولي المنتجات في Meta، في مقابلة، إن عملاق وسائل التواصل الاجتماعي جهز Llama 3 بقدرات جديدة على تشفير الكمبيوتر وزوده بالصور بالإضافة إلى النص هذه المرة، على الرغم من أن النموذج سيخرج النص فقط في الوقت الحالي.
وأضاف أن المنطق الأكثر تقدمًا، مثل القدرة على صياغة خطط أطول متعددة الخطوات، سيتبع في الإصدارات اللاحقة. وقال ميتا في منشورات على مدونته إن الإصدارات المقرر إصدارها في الأشهر المقبلة ستكون أيضًا قادرة على “تعدد الوسائط”، مما يعني أنها يمكنها إنشاء نصوص وصور.
قال كوكس: “الهدف في نهاية المطاف هو المساعدة في التخلص من الأمور التي تواجهك، فقط المساعدة في جعل حياتك أسهل، سواء كان ذلك بالتفاعل مع الشركات، أو بكتابة شيء ما، أو بالتخطيط لرحلة”.
وقال كوكس إن إدراج الصور في تدريب Llama 3 من شأنه أن يعزز التحديث الذي تم طرحه هذا العام لنظارات Ray-Ban Meta الذكية، وهي شراكة مع صانع النظارات EssilorLuxottica، مما يمكّن Meta AI من تحديد الأشياء التي يراها مرتديها والإجابة على الأسئلة المتعلقة بها. هم.
أعلنت Meta أيضًا عن شراكة جديدة مع Alphabet’s Google لتضمين نتائج البحث في الوقت الفعلي في استجابات المساعد، مكملة للترتيب الحالي مع Bing من Microsoft.
يتوسع مساعد Meta AI ليشمل أكثر من عشرة أسواق خارج الولايات المتحدة مع التحديث، بما في ذلك أستراليا وكندا وسنغافورة ونيجيريا وباكستان. وقال كوكس إن ميتا “لا تزال تعمل على الطريق الصحيح للقيام بذلك في أوروبا”، حيث قواعد الخصوصية أكثر صرامة وقانون الذكاء الاصطناعي القادم يستعد لفرض متطلبات مثل الكشف عن بيانات تدريب النماذج.
برزت الحاجة الشديدة لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية للبيانات كمصدر رئيسي للتوتر في تطور التكنولوجيا.
قامت Meta بإصدار نماذج مثل Llama 3 للاستخدام التجاري المجاني من قبل المطورين كجزء من جهودها للحاق بالركب، حيث أن نجاح الخيار المجاني القوي يمكن أن يحبط خطط المنافسين لكسب إيرادات من التكنولوجيا الخاصة بهم. وقد أثارت هذه الاستراتيجية أيضًا مخاوف تتعلق بالسلامة لدى النقاد الذين يشعرون بالقلق مما قد يستخدمه المطورون عديمو الضمير للنموذج من أجل بنائه.
أومأ مارك زوكربيرج، الرئيس التنفيذي لشركة Meta، بتلك المنافسة في مقطع فيديو مصاحب للإعلان، والذي وصف فيه Meta AI بأنه “مساعد الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً الذي يمكنك استخدامه بحرية”.
وقال زوكربيرج إن أكبر نسخة من Llama 3 يتم تدريبها حاليًا باستخدام 400 مليار معلمة وقد سجلت بالفعل 85 MMLU، مستشهدة بالمقاييس المستخدمة لنقل قوة وجودة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي. وقال إن الإصدارين الأصغر حجمًا اللذين تم طرحهما الآن يحتويان على 8 مليارات معلمة و70 مليار معلمة، وقد سجل الأخير حوالي 82 MMLU، أو فهم اللغة متعدد المهام الضخم.
اشتكى المطورون من أن الإصدار السابق من نموذج Llama 2 فشل في فهم السياق الأساسي، مما أدى إلى الخلط بين الاستعلامات حول كيفية “قتل” برنامج كمبيوتر وطلبات الحصول على تعليمات حول ارتكاب جريمة قتل. وواجهت شركة جوجل المنافسة مشاكل مماثلة وأوقفت مؤخرًا استخدام أداة توليد الصور Gemini AI الخاصة بها بعد أن أثارت انتقادات بسبب إنتاجها صورًا غير دقيقة لشخصيات تاريخية.
وقالت شركة Meta إنها خفضت تلك المشكلات في Llama 3 باستخدام “بيانات عالية الجودة” لجعل النموذج يتعرف على الفروق الدقيقة. ولم توضح تفاصيل حول مجموعات البيانات المستخدمة، على الرغم من أنها قالت إنها غذت سبعة أضعاف كمية البيانات في Llama 3 مقارنة بما استخدمته في Llama 2 واستفادت من البيانات “الاصطناعية” أو التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لتعزيز مجالات مثل التشفير والاستدلال.
وقال كوكس إنه “لم يكن هناك تغيير كبير في الموقف” فيما يتعلق بكيفية حصول الشركة على بيانات التدريب الخاصة بها.