El asistente Meta AI está disponible en siete idiomas, incluido el español, y más de 20 países adicionales, entre los que se encuentran México, Argentina y Colombia, y ha incorporado nuevas funciones creativas y de edición de imágenes.
La IA de Meta se puede usar en WhatsApp
Meta AI es el asistente impulsado por inteligencia artificial (IA) generativa de Meta, que puede usarse en países seleccionados en las redes sociales y aplicaciones de mensajería de la compañía (WhatsApp, Instagram, Messenger y Facebook) y en la web dedicada.
La compañía permite probar una actualización impulsada por el nuevo modelo Llama 3.1 405B, con el que incorpora capacidades multilingüísticas y mejora el razonamiento, sobre todo en cuestiones matemáticas y de programación.
Precisamente, esta actualización contribuye a la expansión de la disponibilidad de Meta AI en más países e idiomas. Así, admite ahora también español, portugués, francés, alemán, hindi, escritura hindi romanizada e italiano, y puede usarse en otros 22 países, incluidos Argentina, México, Chile, Ecuador, Colombia, Perú y Camerún, como informa en su blog oficial.
Asimismo, incorpora nuevas herramientas creativas, como ‘Imagine me’ (Imagíname), que genera una imagen con el usuario como protagonista en la escena que solicite mediante una descripción de texto, y que puede encontrarse en pruebas en Estados Unidos. También hay herramientas de edición para añadir, modificar o eliminar elementos de una imagen.
Adicionalmente, la tecnológica ha anunciado que Meta AI está disponible en las gafas inteligentes Ray-Ban Meta y que llegará a partir del próximo mes a los cascos de realidad virtual Quest en en Estados Unidos y Canadá.
Llama 3.1 405B de Meta compite en rendimiento y capacidades con los grandes modelos cerrados de IA
Meta ha publicado Llama 3.1, una versión de su modelo fundacional que se equipara a los rivales cerrados más avanzados con sus 405.000 millones de parámetros (405B) y capacidades en conocimientos generales, orientación, matemáticas, uso de herramientas y traducción multilingüe, publica Europa Press.
Llama 3.1 405B es el modelo fundacional de código abierto más grande hasta la fecha, diseñado para impulsar nuevos flujos de trabajo, como la generación de datos sintéticos y la destilación de modelos.
La compañía tecnológica apunta en una nota de prensa que Llama 3.1 rivaliza en rendimiento con los modelos cerrados más avanzados, como GPT-4, GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet, al medirlos en escenarios reales. También en capacidades, como conocimientos generales, orientación, matemáticas, uso de herramientas y traducción multilingüe.
Llama 3.1 405B se ha entrado con 15 billones de tokens, lo que ha requerido el uso de unas 16.000 GPU H100 Nvidia, y se ha mejorado en calidad y cantidad la información utilizada en las fases previa y posterior al entrenamiento.
Dada la escala del entrenamiento, Meta ha optado por una arquitectura de modelo de transformador de solo decodificador estándar, y tras este, un procedimiento iterativo en el que cada ronda utiliza un ajuste supervisado y una optimización directa de las preferencias.
Este nuevo modelo admite una ventana de contexto de 128.000 tokens, y está capacitado para ofrecer respuestas de alta calidad tanto en contextos más cortos como en los más amplios. Y ya puede probarse en Estados Unidos en WhatsApp y en meta.ai con preguntas matemáticos y de programación.
Meta también ha presentado versiones mejoradas de los modelos Llama 8B y 70B, que admiten una ventana de contexto de 128.000 tokens y muestran mejores capacidades de razonamiento. Así, ofrecen soporte para resúmenes de texto de formato largo, agentes conversacionales multilingües y asistentes de codificación.
En lo que respecta al desarrollo de una IA responsable en su ecosistema, Meta ha anunciado un sistema de referencia que incluye ejemplos de aplicaciones y nuevos componentes como Llama 3 Guard, un modelo de seguridad, y Prompt Guard, un filtro para la entrada de indicaciones, ambas de código abierto.
También ha facilitado a los desarrolladores en GitHub Llama Stack, un conjunto de interfaces que ayudarán en la interoperabilidad dentro del ecosistema.
