تستعد شركة Meta، الشركة الأم لفيس بوك، 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، وتم الإعلان عن ذلك في لندن من قبل رئيس الشؤون العالمية لشركة Meta، وذكر أنهم يخططون لإصدار عدة إصدارات مختلفة من Llama 3 بقدرات متنوعة على مدار العام.
قال نيك كليج، رئيس الشؤون العالمية في ميتا: " نأمل في فترة زمنية قصيرة جدًا، أن نبدأ في طرح مجموعتنا الجديدة من نماذج الأساس من الجيل التالي، Llama 3 وسيكون هناك عدد من النماذج المختلفة بقدرات مختلفة، وستبدأ قريبًا جدًا".
تحاول Meta اللحاق بـ OpenAI الذي فاجأ الجميع بنجاح ChatGPT AI منذ أكثر من عام، وأحب الناس استخدامه في المحادثات اليومية، وتعرضت Meta 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، وينبغي أن تكون قادرة على الإجابة على الأسئلة بشكل أكثر دقة والتعامل مع مجموعة واسعة من المواضيع، بما في ذلك المواضيع المثيرة للجدل، حيث تأمل ميتا أن يجعل هذا الناس يحبون استخدامه أكثر.
يريد 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، ولم يقدموا 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، إنهم يجعلونها مفتوحة المصدر، مما يعني أن المطورين يمكنهم الوصول إلى التعليمات البرمجية وتعديلها، وقد يؤدي هذا إلى جعل Llama أكثر شهرة لدى المطورين مقارنة بالنماذج الأخرى التي تظل سرية.
لكن ميتا تتوخى الحذر بشأن الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي، مثل توليد الصور، ولم 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 Meta 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، ويركز هذا النهج على التنبؤ بالنتائج بدلا من توليد الاستجابات.
