متا لاما؛ همه‌چیز درباره مدل هوش مصنوعی مولد و متن‌باز متا
متا با معرفی لاما، مدل هوش مصنوعی مولد متن‌باز خود، فرصت انتخاب و دسترسی آزادتر را برای توسعه‌دهندگان فراهم کرده است، اما این مدل همچنان با محدودیت‌ها و چالش‌هایی همراه است.
.jpg)
از نظر امکانات، لاما توانایی انجام وظایف متنوعی مانند کد نویسی، پاسخ به سوالات ریاضی، خلاصه‌سازی متون در حداقل ۱۲ زبان مختلف و پردازش داده‌های متنی و تصویری را دارد. مدل‌های مختلف لاما با توجه به نوع کاربرد، قدرتمندی پاسخ، سرعت و پیچیدگی‌های فنی مختلفی ارائه می‌دهند، به‌عنوان مثال اسکات برای تحلیل‌های طولانی و ماوریک برای مسئولیت‌های متعادل‌تر.
لاما در حال حاضر در سرویس‌های چت متا روی پلتفرم‌هایی مانند فیسبوک مسنجر، واتساپ، اینستاگرام و Oculus فعال است و نسخه‌های سفارشی آن در بیش از ۲۰۰ کشور استفاده می‌شود. توسعه‌دهندگان می‌توانند از طریق سایت لاما و پلتفرم‌هایی مثل Hugging Face به مدل‌ها دسترسی پیدا کنند و آن‌ها را سفارشی‌سازی نمایند.
متا ابزارهای امنیتی متنوعی نیز برای استفاده امن‌تر از لاما ارائه کرده است که شامل Llama Guard برای مدیریت محتوا، Prompt Guard برای مقابله با حملات prompt injection و Code Shield برای فیلتر کردن کدهای ناامن است. با این حال، این ابزارها کامل نیستند و برخی گزارش‌ها حاکی از رفتارهای مسئله‌دار هوش مصنوعی متا در گذشته بوده است.
از محدودیت‌های لاما می‌توان به تمرکز بیشتر روی زبان انگلیسی در ویژگی چندرسانه‌ای، استفاده از داده‌های کتاب های دارای حق نشر برای آموزش و مشکلات بالقوه در تولید کدهای ناپایدار یا ناامن اشاره کرد.
متا که مانند بسیاری از شرکت‌های بزرگ فناوری مدل‌های هوش مصنوعی مولد ویژه خود را دارد، جدیدترین محصول خود را تحت عنوان «لاما» معرفی کرده است. لاما یکی از معدود مدل‌های متن‌باز است که توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را دانلود و طبق نیاز خود استفاده کنند، هرچند با محدودیت‌هایی. این در حالی است که بسیاری از مدل‌های مطرح همچون کلاد از آنتروپیک، جمینی از گوگل، گروک از xAI و اکثر نسخه‌های چت‌جی‌پی‌تی اوپن‌ای‌آی فقط از طریق API قابل دسترسی‌اند.
به گزارش خبرگزاری و به نقل از تک‌کرانچ، برای فراهم آوردن تنوع و انتخاب بیشتر برای توسعه‌دهندگان، متا با ارائه‌دهندگان سرویس‌های ابری مانند AWS، گوگل کلود و مایکروسافت آژور همکاری کرده تا نسخه‌های میزبانی‌شده ابری لاما را در دسترس قرار دهد.
همچنین متا ابزارها، کتابخانه‌ها و راهنماهای فنی متعددی را در قالب کتاب آشپزی لاما منتشر کرده است تا توسعه‌دهندگان بتوانند مدل‌ها را تخصصی‌سازی، ارزیابی و تطبیق دهند. با ورود نسل‌های جدید مانند لاما ۳ و ۴، این قابلیت‌ها پیشرفته‌تر شده و شامل پشتیبانی بومی از چندرسانه‌ای و انتشار گسترده‌تر ابری هستند.
لاما در واقع خانواده‌ای از مدل‌ها است، نه فقط یک مدل واحد. آخرین نسخه، لاما ۴، که در آوریل ۲۰۲۵ عرضه شده، شامل سه مدل اصلی به نام‌های اسکات، ماوریک و بهیموث است. مدل اسکات ۱۷ میلیارد پارامتر فعال و پنجره متنی ۱۰ میلیون توکن دارد؛ ماوریک ۱۷ میلیارد پارامتر فعال و پنجره ۱ میلیون توکن؛ و بهیموث که هنوز عرضه نشده، قرار است ۲۸۸ میلیارد پارامتر فعال و ۲ تریلیون پارامتر کل داشته باشد. (توکن‌ها بخش‌های کوچکتر زبان هستند که داده‌های متنی را تشکیل می‌دهند.)
تمام مدل‌های لاما ۴ روی حجم زیادی از داده‌های متنی، تصویری و ویدئویی بدون برچسب آموزش دیده‌اند و پشتیبانی از بیش از ۲۰۰ زبان دارند. اسکات و ماوریک اولین مدل‌های مولتی‌مدیای بومی و دارای معماری «مخلوط متخصصان» هستند که به بهبود کارایی محاسباتی کمک می‌کند.
به گزارش خبرگزاری و به نقل از تک‌کرانچ، برای فراهم آوردن تنوع و انتخاب بیشتر برای توسعه‌دهندگان، متا با ارائه‌دهندگان سرویس‌های ابری مانند AWS، گوگل کلود و مایکروسافت آژور همکاری کرده تا نسخه‌های میزبانی‌شده ابری لاما را در دسترس قرار دهد.
همچنین متا ابزارها، کتابخانه‌ها و راهنماهای فنی متعددی را در قالب کتاب آشپزی لاما منتشر کرده است تا توسعه‌دهندگان بتوانند مدل‌ها را تخصصی‌سازی، ارزیابی و تطبیق دهند. با ورود نسل‌های جدید مانند لاما ۳ و ۴، این قابلیت‌ها پیشرفته‌تر شده و شامل پشتیبانی بومی از چندرسانه‌ای و انتشار گسترده‌تر ابری هستند.
لاما در واقع خانواده‌ای از مدل‌ها است، نه فقط یک مدل واحد. آخرین نسخه، لاما ۴، که در آوریل ۲۰۲۵ عرضه شده، شامل سه مدل اصلی به نام‌های اسکات، ماوریک و بهیموث است. مدل اسکات ۱۷ میلیارد پارامتر فعال و پنجره متنی ۱۰ میلیون توکن دارد؛ ماوریک ۱۷ میلیارد پارامتر فعال و پنجره ۱ میلیون توکن؛ و بهیموث که هنوز عرضه نشده، قرار است ۲۸۸ میلیارد پارامتر فعال و ۲ تریلیون پارامتر کل داشته باشد. (توکن‌ها بخش‌های کوچکتر زبان هستند که داده‌های متنی را تشکیل می‌دهند.)
تمام مدل‌های لاما ۴ روی حجم زیادی از داده‌های متنی، تصویری و ویدئویی بدون برچسب آموزش دیده‌اند و پشتیبانی از بیش از ۲۰۰ زبان دارند. اسکات و ماوریک اولین مدل‌های مولتی‌مدیای بومی و دارای معماری «مخلوط متخصصان» هستند که به بهبود کارایی محاسباتی کمک می‌کند.
از نظر امکانات، لاما توانایی انجام وظایف متنوعی مانند کد نویسی، پاسخ به سوالات ریاضی، خلاصه‌سازی متون در حداقل ۱۲ زبان مختلف و پردازش داده‌های متنی و تصویری را دارد. مدل‌های مختلف لاما با توجه به نوع کاربرد، قدرتمندی پاسخ، سرعت و پیچیدگی‌های فنی مختلفی ارائه می‌دهند، به‌عنوان مثال اسکات برای تحلیل‌های طولانی و ماوریک برای مسئولیت‌های متعادل‌تر.
لاما در حال حاضر در سرویس‌های چت متا روی پلتفرم‌هایی مانند فیسبوک مسنجر، واتساپ، اینستاگرام و Oculus فعال است و نسخه‌های سفارشی آن در بیش از ۲۰۰ کشور استفاده می‌شود. توسعه‌دهندگان می‌توانند از طریق سایت لاما و پلتفرم‌هایی مثل Hugging Face به مدل‌ها دسترسی پیدا کنند و آن‌ها را سفارشی‌سازی نمایند.
متا ابزارهای امنیتی متنوعی نیز برای استفاده امن‌تر از لاما ارائه کرده است که شامل Llama Guard برای مدیریت محتوا، Prompt Guard برای مقابله با حملات prompt injection و Code Shield برای فیلتر کردن کدهای ناامن است. با این حال، این ابزارها کامل نیستند و برخی گزارش‌ها حاکی از رفتارهای مسئله‌دار هوش مصنوعی متا در گذشته بوده است.
از محدودیت‌های لاما می‌توان به تمرکز بیشتر روی زبان انگلیسی در ویژگی چندرسانه‌ای، استفاده از داده‌های کتاب های دارای حق نشر برای آموزش و مشکلات بالقوه در تولید کدهای ناپایدار یا ناامن اشاره کرد.
*
