LLaMA es capaz de generar texto y está entrenado en los 20 idiomas más hablados.
El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, a través de su cuenta oficial de Facebook ha presentado un nuevo modelo de lenguaje grande (LLM) basado en inteligencia artificial dirigido a la comunidad de investigación, para encontrar soluciones a los peligros potenciales de la tecnología.
Esta nueva IA, con el nombre de LLaMA (Large Language Model Meta AI) estará disponible con una licencia no comercial para ser empleada en investigación académica e industrial, sociedad civil y entidades gubernamentales.
La razón de esta elección es “mantener la integridad de la IA y evitar que se pueda utilizar de forma indebida por cualquier persona.”
¿Cómo funciona LLaMA?
Entre los detalles de su modelo, Meta reveló que su IA funciona tomando secuencias de palabras como entradas, prediciendo la siguiente para generar el texto de forma recursiva, siendo entrenada en texto de 20 idiomas diferentes, enfocándose en aquellos con alfabetos latino y cirílico.
Para Meta, LLaMA es un modelo pequeño, que requiere mucha menos potencia y recursos informáticos a diferencia de otras opciones más grandes, capaz de lograr "resultados competitivos" contra los mejores modelos lanzados actualmente, estando disponible en varios tamaños determinados por la cantidad de tokens (piezas de palabras) con los que fueron entrenados.
Según la compañía, LLaMA no se escapa de los problemas que hemos visto en otros modelos que generan errores o información inexacta, por lo que reconoce que aún falta más investigación para abordar los riesgos de sesgo, comentarios tóxicos y alucinantes de los LLM. Además, con su enfoque para compartir el código de la IA, otros investigadores pueden probar más fácilmente nuevos enfoques para eliminar o limitar los problemas que tienen los modelos de lenguaje grandes.
Eso sí, se revela que como un modelo básico, LLaMA está diseñado para ser versátil y con aplicación en muchos casos de uso diferentes, en comparación con modelos que están ajustados para una tarea específica.
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