وكالات – شريف صفوت
تستعد شركة ميتا، الشركة الأم لفيسبوك، لإصدار نسخة جديدة من نموذجها اللغوي الكبير المسمى للاما 3.
ويُستخدم 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 ميتا، والذي ذكر أنهم يخططون لإصدار عدة إصدارات مختلفة من للاما 3 بقدرات متنوعة على مدار العام.
وقال 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، للاما 3 وسيكون هناك عدد من النماذج المختلفة بقدرات مختلفة، وستبدأ قريبًا جدًا”.
وتحاول ميتا اللحاق بـ أوبن إيه آي الذي فاجأ الجميع بنجاح شات جي بي تي منذ أكثر من عام، وأحب الناس استخدامه في المحادثات اليومية، وتعرضت ميتا لانتقادات لكونها حذرة للغاية مع الذكاء الاصطناعي في الماضي، ولم تكن إصداراتها السابقة من للاما تحظى بشعبية كبيرة لأنها كانت محدودة للغاية.
ومن المتوقع أن تكون للاما 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.
وتريد 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 للاما 3 أو يظهروا أي عروض توضيحية لكيفية عملها.
وتتخذ شركة ميتا نهجًا مختلفًا مع للاما عن بعض الشركات الآخرى، حيث أنهم يجعلونها مفتوحة المصدر، مما يعني أن المطورين يمكنهم الوصول إلى التعليمات البرمجية وتعديلها، وقد يؤدي هذا إلى جعل للاما أكثر شهرة لدى المطورين مقارنة بالنماذج الآخرى التي تظل سرية.
ولكن ميتا تتوخى الحذر بشأن الأنواع الآخرى 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 ميتا تعمل على للاما 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.
