Come llama 3.1 di Meta cambierà il futuro dell’intelligenza artificiale open-source?

Meta ha recentemente rilasciato Llama 3.1, un modello di intelligenza artificiale open-source che mira a competere con i giganti del settore come ChatGPT di OpenAI e Gemini AI di Google. Questo nuovo modello si posiziona come il più grande e performante disponibile nel panorama open-source, con una versione che vanta ben 405 miliardi di parametri. L’addestramento del modello è stato eseguito utilizzando oltre 16.000 GPU H100 di Nvidia, un’impresa che sottolinea l’impegno di Meta nella ricerca e sviluppo di tecnologie avanzate.

Llama 3.1 è in grado di svolgere una vasta gamma di attività, tra cui la generazione di testo, la traduzione multilingue, la scrittura di codice, la risoluzione di problemi matematici e la comprensione di informazioni generali. Meta ha condiviso benchmark che dimostrano come Llama 3.1 abbia ottenuto risultati competitivi rispetto a modelli closed-source come GPT-4 e GPT-4o di OpenAI, Claude 3.5 di Anthropic e Sonnet.

Mark Zuckerberg, CEO di Meta, ha sottolineato l’importanza dell’open source in un post sul blog ufficiale dell’azienda, affermando che Llama 3.1 inaugura una nuova era in cui l’open source diventa protagonista dell’avanzamento tecnologico nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Il modello è scaricabile gratuitamente e può essere utilizzato su piattaforme cloud come AWS, Azure e Google Cloud. Inoltre, è già attivo su WhatsApp di Meta, alimentando l’esperienza di chatbot per gli utenti statunitensi.

Caratteristiche principali di Llama 3.1

Llama 3.1 è disponibile in tre versioni: una con 405 miliardi di parametri, una con 70 miliardi e una con 8 miliardi. Il modello è stato addestrato su oltre 15 trilioni di token, un significativo aumento rispetto alla versione precedente che si fermava a 128 miliardi. Questo incremento è stato reso possibile grazie all’ottimizzazione dello stack di addestramento e all’utilizzo di oltre 16.000 GPU H100.

Una delle caratteristiche più interessanti di Llama 3.1 è la sua disponibilità gratuita, a condizione che i prodotti e servizi dell’azienda non superino i 700 milioni di utenti attivi mensili. Il modello è scaricabile e utilizzabile su WhatsApp e Meta AI, e Zuckerberg ha mostrato su Instagram alcune delle sue funzionalità, come la creazione di immagini partendo da una descrizione di testo.

Llama 3.1 arriverà presto su Facebook, Instagram e sui visori Meta Ray-Ban, anche se al momento il suo utilizzo è limitato al mercato statunitense. Nonostante il supporto alla lingua italiana, il modello non è ancora disponibile in Europa, inclusa l’Italia, a causa di questioni regolamentari.

Il valore dell’open source secondo Meta

Mark Zuckerberg ha spiegato che una delle differenze fondamentali tra Meta e i provider di modelli linguistici chiusi è che vendere l’accesso ai modelli di intelligenza artificiale non è il modello di business di Meta. Rilasciare Llama come modello aperto non compromette i ricavi, la sostenibilità o la capacità di investire nella ricerca, come avviene per i provider chiusi.

Zuckerberg sostiene che l’open source garantirà che più persone abbiano accesso ai vantaggi e alle opportunità dell’IA, evitando che il potere sia concentrato nelle mani di un piccolo numero di aziende. Questo approccio, secondo il CEO di Meta, stimolerà l’innovazione collaborativa e renderà la tecnologia più distribuita e sicura nella società.

Le ultime righe della lettera di Zuckerberg riguardano un nuovo “approccio” per Llama 3.1, creando team interni per consentire a più sviluppatori e partner di utilizzare Llama e creando partnership con più aziende dell’ecosistema per offrire funzionalità uniche ai clienti. L’augurio del CEO è che Llama 3.1 rappresenti un punto di svolta nel settore e che la maggior parte degli sviluppatori inizi a usare l’open source.

Meta AI e la disponibilità in nuove lingue

Meta AI, il chatbot di Meta presente sulle principali piattaforme del gruppo, ora comprende e parla anche in italiano. Tuttavia, nonostante questa novità, l’assistente non può essere utilizzato nel nostro Paese e nel resto dell’Unione Europea. Meta ha deciso di non lanciare i suoi modelli di intelligenza artificiale in Europa dopo che l’autorità irlandese di regolamentazione della privacy ha chiesto di ritardare il piano per usare i dati degli utenti di Facebook e Instagram.

Meta AI è disponibile in 22 Paesi, con novità per Argentina, Cile, Colombia, Ecuador, Messico, Perù e Camerun. Gli utenti possono interagire con Meta AI su WhatsApp, Instagram, Messenger e Facebook in nuove lingue come francese, tedesco, hindi, hindi-romanizzato, italiano, portoghese e spagnolo, con altre lingue in arrivo.

L’annuncio di Meta ha rivelato anche nuove funzioni legate al chatbot, come la possibilità di chattare con Meta AI per creare immagini e sostituire alcuni elementi proposti. Ad esempio, è possibile generare un gatto che fa snorkeling e trasformarlo in un cane di razza corgi. L’IA è presente su Facebook, Messenger, Instagram e WhatsApp, e in alcuni Paesi l’assistente è disponibile anche sugli occhiali intelligenti Ray-Ban e sui visori di realtà virtuale Meta Quest negli Stati Uniti e in Canada.

Bullet Executive Summary

In conclusione, il rilascio di Llama 3.1 da parte di Meta rappresenta un passo significativo nella battaglia per la supremazia dell’intelligenza artificiale. Questo modello open-source, con i suoi 405 miliardi di parametri e la possibilità di essere utilizzato gratuitamente, potrebbe rivoluzionare il settore rendendo l’IA più accessibile e democratica. Meta punta a stimolare l’innovazione collaborativa e a distribuire la tecnologia in modo più uniforme e sicuro nella società.

Una nozione base di tecnologia correlata al tema principale dell’articolo è il concetto di open source. L’open source permette a chiunque di accedere, visualizzare, modificare e ridistribuire il codice sorgente di un software, favorendo la collaborazione e l’innovazione.

Una nozione di tecnologia avanzata applicabile al tema dell’articolo è il fine-tuning dei modelli di intelligenza artificiale. Il fine-tuning è il processo di adattamento di un modello pre-addestrato a un compito specifico, migliorando le sue prestazioni e rendendolo più efficiente per applicazioni particolari.

Riflettendo su questi concetti, è evidente come l’approccio open-source e il fine-tuning possano democratizzare l’accesso all’intelligenza artificiale, stimolando la creatività e l’innovazione in un settore in continua evoluzione.