تستعد شركة "ميتا" المالكة لـ "فيسبوك"، لإصدار نسخة جديدة من نموذجها اللغوي الكبير المسمى Llama 3، وفقًا لتقرير صادر عن The Information.

 
يُستخدم هذا النموذج لتشغيل مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم إنشاء إجابات على الأسئلة وتنفيذ المهام.
 
تم الإعلان عن ذلك في لندن من قبل رئيس الشؤون العالمية لشركة ميتا، "نيك كليج" وذكر أنهم يخططون لإصدار عدة إصدارات مختلفة من "Llama 3" بقدرات متنوعة على مدار العام.
 
وقال نيك كليج: "في غضون الشهر المقبل، إذا لم يكن أقل من ذلك، نأمل أن نبدأ في طرح مجموعتنا الجديدة من نماذج الأساس من الجيل التالي، "Llama 3"، مضيفًا: "سيكون هناك عدد من النماذج المختلفة بقدرات مختلفة".
 
تحاول Meta اللحاق بـ "OpenAI" الذي فاجأ الجميع بنجاح "ChatGPT" منذ أكثر من عام، وأحب الناس استخدامه في المحادثات اليومية.
 
تعرضت "ميتا" لانتقادات لكونها حذرة للغاية مع الذكاء الاصطناعي في الماضي، ولم تكن إصداراتها السابقة من "Llama" تحظى بشعبية كبيرة لأنها كانت محدودة للغاية.
 
من المتوقع أن تكون "Llama 3" أفضل من سابقاتها، ومن المفترض أن تكون قادرة على الإجابة على الأسئلة بشكل أكثر دقة والتعامل مع مجموعة واسعة من المواضيع، بما في ذلك المواضيع المثيرة للجدل.
 
تريد ميتا أن يكون الذكاء الاصطناعي المدعوم باللاما هو أفضل مساعد في العالم في نهاية المطاف، لكنهم يعترفون بأنه لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به، فيما لم تقدم الشركة الكثير من التفاصيل حول قدرات "Llama 3" أو يظهروا أي عروض توضيحية لكيفية عملها.
 
تتخذ شركة "Meta" نهجًا مختلفًا مع "Llama" عن بعض الشركات الأخرى، إذ تجعل التقنية مفتوحة المصدر، مما يعني أن المطورين يمكنهم الوصول إلى التعليمات البرمجية وتعديلها، وهو ما قد يؤدي إلى جعل "Llama" أكثر شهرة لدى المطورين مقارنة بالنماذج الأخرى التي تظل سرية.
 
وتتوخى ميتا الحذر بشأن الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي، مثل توليد الصور، إذ لم يطلقوا بعد أداة إنشاء الصور الخاصة بهم والتي تسمى Emu لأنهم يريدون التأكد من أنها آمنة وسهلة الاستخدام.
 
ومن المثير للاهتمام، أنه على الرغم من أن ميتا تعمل على "Llama 3"، إلا أن بعض الأشخاص داخل الشركة يشككون في الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل عام.
 
ويعتقد يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا، أن نهجًا مختلفًا يسمى "JEPA" سيكون أكثر نجاحًا في المستقبل، حيث يركز على التنبؤ بالنتائج بدلا من توليد الاستجابات.