Meta está promoviendo activamente el desarrollo de su modelo de lenguaje grande, Llama, con el objetivo de crear inteligencia de máquina autónoma que realmente pueda encajar en la vida diaria y tener fuertes capacidades de razonamiento. Este artículo explorará las estrategias de mejora de Meta, los métodos de capacitación y los planes futuros para los modelos de llama, incluido el muy esperado progreso de LLAMA4. Meta se compromete a construir el modelo LLAMA en un sistema de IA que pueda manejar eficientemente tareas complejas y adaptarse a entornos que cambian dinámicamente, lo que tendrá un profundo impacto en el campo de la inteligencia artificial.
Recientemente, el científico jefe de IA de Meta, Yann Lecun, dijo que la inteligencia de la máquina de auto-mate (AMI) realmente puede ayudar a la vida cotidiana de las personas. Meta está trabajando para mejorar las capacidades de razonamiento de su modelo LLAMA, con la esperanza de competir con los mejores modelos como GPT-4O.
El vicepresidente de Meta, Manohar Paluri, mencionó que están explorando para hacer que el modelo de llama no solo sea "plan" sino también para evaluar las decisiones en tiempo real y ajustar cuando las condiciones cambian. Este enfoque iterativo combina la tecnología de la "cadena Think" para lograr la inteligencia de máquinas autónoma que puede combinar efectivamente la percepción, el razonamiento y la planificación.
Además, Paluri enfatiza que en la inferencia de IA en "dominios no verificables", los modelos deben dividir las tareas complejas en pasos manejables para adaptarse dinámicamente. Por ejemplo, planificar un viaje no solo requiere reservar un vuelo, sino también lidiar con cambios climáticos en tiempo real, lo que puede conducir a la planificación de rutas. Meta también lanzó recientemente el modelo Dualformer, que puede cambiar dinámicamente entre intuición rápida y un pensamiento lento durante la cognición humana, resolviendo efectivamente tareas complejas.
Con respecto a la capacitación de los modelos de LLAMA, Meta utiliza el aprendizaje auto-supervisado (SSL), lo que ayuda al modelo a aprender una amplia gama de representaciones de datos en múltiples campos, dándole flexibilidad. Mientras tanto, el aprendizaje de refuerzo y la retroalimentación humana (RLHF) hacen que el modelo funcione más refinamente en tareas específicas. La combinación de los dos hace que el modelo de LLAMA sea sobresaliente en la generación de datos sintéticos de alta calidad, especialmente en áreas donde las características del lenguaje son escasas.
Con respecto al lanzamiento de LLAMA4, el CEO de Meta Mark Zuckerberg reveló en una entrevista que el equipo comenzó previamente entrenando para LLAMA4. También mencionó que Meta está construyendo un clúster informático e infraestructura de datos para LLAMA4, que se espera que sea una mejora importante. Paluri mencionó con humor que si se le preguntó a Zuckerberg cuándo fue lanzado, podría decir "hoy", destacando el rápido progreso de la compañía en el desarrollo de la IA.
Meta espera continuar lanzando nuevas versiones de LLAMA en los próximos meses para mejorar continuamente las capacidades de IA. Con actualizaciones frecuentes, los desarrolladores pueden esperar actualizaciones significativas para cada lanzamiento.
Puntos clave:
- El científico de AI Meta Chief cree que la inteligencia de la máquina autónoma ayudará a mejorar la vida diaria.
-El modelo LLAMA combinará el aprendizaje y el aprendizaje de refuerzo auto-supervisado para mejorar las capacidades de razonamiento de múltiples campos.
- El entrenamiento previo para LLAMA4 ha comenzado y se espera que se lance alrededor de 2025.
En general, la continua inversión e innovación de Meta en el modelo de LLAMA demuestra sus ambiciones en el campo de la inteligencia artificial. Vale la pena esperar el desarrollo futuro del modelo LLAMA, y sus capacidades continuamente mejoradas influirán profundamente en la forma en que las personas viven y trabajan.