Finalmente ci siamo! Meta AI, il 18 aprile 2024 ha rilasciato ufficialmente la sua nuova piattaforma, basata su Llama 3, un modello di linguaggio avanzato sviluppato originariamente da Facebook. Ora, sotto la gestione di Meta, questo modello si pone in diretta competizione con ChatGPT, Claude AI, Microsoft Copilot , Gemini AI e altri importanti modelli linguistici disponibili sul mercato.
In questo articolo ti spiegheremo in primis come accedere a Meta AI dall’Italia visto che attualmente è disponibile solo in alcuni paesi, tra cui gli Stati Uniti e successivamente analizzeremo nel dettaglio quelle che sono le sue caratteristiche, con un focus particolare sulla sua natura del progetto, che merita indubbiamente una considerazione approfondita. Successivamente, passeremo alla pratica quindi ti spiegheremo come usare Meta AI e per farlo analizzeremo il suo comportamento e le sue funzionalità, inclusa la creazione di immagini e animazioni.
Indice dei contenuti
Cosa sono Meta AI e Llama 3?
Meta AI non è semplicemente nato dal nulla; è il risultato di anni di ricerca e sviluppo nel campo dell’intelligenza artificiale da parte di Facebook, ora ribattezzata Meta Platforms. Inizialmente, il progetto era focalizzato su modelli di linguaggio più semplici, ma con l’avanzare delle scoperte e delle tecnologie, si è evoluto fino a diventare il gigante che conosciamo oggi come Llama 3. La decisione di Meta di rendere Llama 3 un progetto open source è stata una mossa strategica per stimolare l’innovazione e la collaborazione globale, creando un ecosistema in cui sviluppatori, ricercatori e imprenditori possono contribuire e beneficiare delle potenzialità di questo modello avanzato.
Caratteristiche principali di Meta AI
Llama 3 è disponibile in 3 varianti ma solo 2 sono attualmente disponibili:
- Small: viene definito come Meta Llama 3 8B il che significa che ha 8 miliardi di parametri
- Mid: viene definito come Meta Llama 3 70B il che significa ha 70 miliardi di parametri
- Large: viene definito come Meta Llama 3 400B ha 400 miliardi di parametri. Questo è ancora in fase di addestramento.
I modelli di intelligenza artificiale come Llama 3 necessitano di essere addestrati su vasti set di dati prima di essere rilasciati. Questi dati di pre-addestramento sono selezionati fino a una certa data limite: Marzo 2023 per i modelli da 8B (miliardi di parametri) e Dicembre 2023 per i modelli da 70B. Ciò significa che tutte le informazioni utilizzate per addestrare il modello 8B sono state raccolte fino a marzo 2023, mentre per il modello 70B la raccolta dati si estende fino a dicembre 2023.
Questo limite temporale nei dati è importante perché l’informazione continua a evolversi, e i dati raccolti dopo questa data non saranno inclusi nell’addestramento di questi specifici modelli. In sostanza, il modello 8B non sarà addestrato con informazioni generate dopo marzo 2023, e lo stesso vale per il modello 70B con informazioni post dicembre 2023.
Dati di allenamento
La realizzazione di un modello linguistico di eccellenza passa attraverso la cura di un ampio e ricercato insieme di dati di addestramento. In questo contesto, la dedizione di Meta si riflette nell’impegno profuso nel pre-addestramento di Llama 3. Questo modello si è evoluto grazie a un training su un corpus superiore ai 15 trilioni di token, attingendo esclusivamente da fonti di dominio pubblico. Hanno incrementato la mole di dati di addestramento di ben sette volte rispetto al predecessore Llama 2, integrando una quantità di codice quadruplicata.
In previsione di futuri scenari d’uso multilingue, hanno deciso di arricchire il dataset di pre-addestramento di Llama 3 con oltre il 5% di dati non in lingua inglese e di elevata qualità, abbracciando oltre 30 lingue diverse. Tuttavia, sono consapevoli che le performance in lingua inglese non possono essere paragonate a delle performance in altre lingue.
Per assicurarci che il training di Llama 3 fosse basato sui dati sempre più affidabili e di qualità superiore, hanno deciso di implementare delle sofisticate pipeline di filtraggio. Cosa sono le pipeline di filtraggio? sono sequenze strutturate di passaggi di elaborazione dei dati utilizzate per pulire e ottimizzare i set di dati prima che vengano impiegati per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale.
Tali sistemi di filtraggio includono l’uso di filtri euristici, filtri per contenuti non adatti al lavoro (NSFW), tecniche di deduplicazione semantica, oltre a classificatori di testo sviluppati appositamente per valutare la qualità dei dati.
Per sviluppare un modello di intelligenza artificiale come Llama 3, è essenziale allenarlo con dati di alta qualità. I ricercatori hanno scoperto che le versioni precedenti di Llama, come Llama 2, erano già molto buone nel riconoscere quali dati fossero di alta qualità, ovvero quali fossero più utili e affidabili per il training di un modello linguistico.
Grazie a questa loro capacità, Llama 2 è stato utilizzato per selezionare e perfezionare i dati che sarebbero serviti per addestrare i classificatori di testo. Un classificatore di testo è uno strumento che, attraverso l’apprendimento automatico, è in grado di etichettare o categorizzare testi secondo determinate caratteristiche. Nel caso di Llama 3, i classificatori di testo hanno il compito di prevedere la qualità dei dati di addestramento, quindi è fondamentale che vengano ‘addestrati’ a riconoscere i dati di migliore qualità.
Utilizzando quindi Llama 2 come strumento di pre-selezione, si è garantito che i dati utilizzati per addestrare questi classificatori fossero i più indicati, affinché poi Llama 3 potesse beneficiare di un training basato su informazioni selezionate con grande attenzione, aumentandone l’efficacia e l’accuratezza finale.
Per garantire che Llama 3 fosse efficace in una vasta gamma di applicazioni, i ricercatori hanno sperimentato diverse combinazioni di dati nel suo set di pre-addestramento. Hanno studiato quale mix di informazioni provenienti da varie fonti potesse migliorare le prestazioni del modello in ambiti diversi, come i quiz di cultura generale, le discipline STEM, la programmazione e la conoscenza storica. Il risultato è stato un set di dati equilibrato che permette a Llama 3 di operare efficacemente in svariate situazioni.
L’approccio Open Source di Meta AI
Una delle caratteristiche distintive di Meta AI è il suo approccio open source. Questo significa che il codice sorgente di questa intelligenza artificiale è accessibile liberamente da chiunque desideri esaminarlo, modificarlo o integrarlo nei propri progetti.
L’open source non è solo una scelta etica, ma anche strategica, che permette a Meta AI di crescere grazie al contributo di una community globale di sviluppatori. Questo modello di sviluppo garantisce una rapida evoluzione del software e un miglioramento continuo della sicurezza e delle prestazioni, poiché le vulnerabilità possono essere rapidamente identificate e corrette da tutta la community.
Grazie a questa strategia vogliono diventare il de facto standard dell’industria, essere quelli su cui la gente si appoggia per fare ricerca e costruire prodotti, reclutare le migliori teste e vincere a lungo termine.
Due anni fa, Meta riteneva che il metaverso fosse la strategia vincente; oggi, ha riconosciuto il valore superiore dell’intelligenza artificiale e sta puntando decisamente su questa tecnologia per surclassare le altre grandi aziende tecnologiche. In questo contesto, per Meta non vi sono rischi nel pubblicare modelli Open Source, anzi! Questa mossa, infatti, potrebbe limitare il modello di business di realtà come OpenAI o Anthropic, le quali sono costrette a incrementare i loro investimenti per giustificare il costo di servizi come ChatGPT e Claude.
Inoltre, questa politica permette a Meta di favorire un “progresso decentralizzato“, che dovrebbe rivelarsi vantaggioso. Se do la possibilità a decine di migliaia di sviluppatori open source di lavorare sulla mia piattaforma (Llama), è come se “generassi ore di lavoro dal nulla”, che poi Meta può riutilizzare. Mark Zuckerberg lo ha spiegato chiaramente in un podcast, ed è effettivamente una strategia logica. Resta da vedere quali nuove applicazioni nasceranno da questa iniziativa.
Come si comporta Meta AI rispetto ad altri modelli?
L’immagine presente qui in alto mostra una tabella comparativa delle performance di diversi modelli di intelligenza artificiale, in particolare si focalizza sulle prestazioni del modello “Meta Llama 3” in confronto ad altri modelli come “Gemma 7B – It“, “Mistral 7B Instruct“, “Gemini Pro 1.5” e “Claude 3 Sonnet“. I dati sono presentati in relazione a vari test di valutazione dell’intelligenza artificiale.
Qui di seguito un’analisi dettagliata di ciò che la tabella indica:
- MMLU 5-shot: Indica la capacità dei modelli di rispondere correttamente a domande di comprensione e logica, fornendo loro cinque esempi (5-shot) per “imparare” prima del test. Il modello Meta Llama 3 8B ha un punteggio di 68.4, che è superiore agli altri modelli nella sua categoria, dimostrando una migliore comprensione in questo scenario.
- GPAQ 0-shot: Valuta le performance dei modelli senza esempi pre-forniti (0-shot), richiedendo una maggiore capacità di generalizzazione. Qui, Meta Llama 3 8B ha un punteggio inferiore (34.2) rispetto a Gemini Pro 1.5 e Claude 3 Sonnet, il che potrebbe indicare che, mentre è forte quando ha degli esempi da cui imparare, la sua capacità di generalizzare da zero potrebbe essere più limitata.
- HumanEval 0-shot: Misura la capacità del modello di generare soluzioni di programmazione. Meta Llama 3 8B segna 62.2, che è significativamente più alto di Gemma e Mistral, suggerendo che ha una buona capacità di capire e generare codice quando non ha esempi precedenti da cui trarre ispirazione.
- GSM-8K 8-shot, CoT: Questo è un test che si basa sulla matematica e sulla logica, con un “Chain of Thought” (CoT) o catena di pensiero, che richiede ai modelli di mostrare i passaggi di risoluzione del problema. Meta Llama 3 8B ha un punteggio di 79.6, che è molto alto e indica che questo modello è particolarmente capace di elaborare passaggi logici complessi.
- MATH 4-shot, CoT: Simile al test precedente ma specifico per problemi matematici. Il punteggio di Meta Llama 3 8B è 30.0, che è meglio di Gemma e Mistral, ma inferiore a Gemini Pro 1.5 e Claude 3 Sonnet, indicando che mentre ha alcune capacità in questo campo, ci sono altri modelli che potrebbero essere più adatti per compiti matematici avanzati.
Nel contesto più ampio, l’immagine suggerisce che il modello Meta Llama 3 Instruct con 70B di parametri supera il proprio predecessore 8B e gli altri modelli in quasi tutti gli aspetti testati, con punteggi particolarmente impressionanti nel test HumanEval 0-shot e nel GSM-8K 8-shot, CoT, indicando un’evoluzione notevole nelle capacità di questo modello di AI.
È importante notare che la scelta del modello di AI da utilizzare può dipendere dallo specifico caso d’uso e dal tipo di compito richiesto. Mentre alcuni modelli possono eccellere in compiti di logica e matematica, altri potrebbero essere più adatti per comprendere il linguaggio naturale o generare codice di programmazione.
Supporto multilingue e applicazioni
Meta AI offre un supporto multilingue estremamente avanzato, con la capacità di comprendere e generare testo in diverse lingue. Questo lo rende uno strumento particolarmente prezioso per le aziende che operano a livello globale e per gli sviluppatori che lavorano su applicazioni multilingue.
Le applicazioni di Meta AI non si limitano alla traduzione: il modello è in grado di svolgere compiti di comprensione del testo, risposta a domande, sommarizzazione di documenti e persino creazione di contenuti originali, come articoli, poesie e report.
Come accedere a Meta AI dall’Italia
L’accesso a Meta AI è attualmente limitato ad alcuni paesi tra cui gli Stati Uniti infatti se provi ad utilizzare il servizio spunta il seguente messaggio: “Meta AI isn’t available yet in your country” . Non preoccuparti se ti trovi in Italia o in un’altra nazione perché nei paragrafi successivi ti spiegheremo come aggirare questa restrizione.
Con l’uso di una VPN affidabile come NordVPN, puoi facilmente superare questa fastidiosa restrizione geografica. L’uso di una VPN ti permetterà di simulare una connessione internet dagli Stati Uniti. Una volta stabilita la connessione VPN, questa ti permetterà di accedere al sito come se fossi effettivamente negli Stati Uniti d’America. Naturalmente lo stesso discorso vale per gli altri paesi in cui Meta AI è disponibile!
NordVPN non è gratuita ma puoi acquistarla con il 60% di SCONTO utilizzando il nostro link affiliato. Sottoscrivendo l’abbonamento tramite il nostro link otterrai in omaggio 4 MESI IN OMAGGIO. Tu risparmi e noi in qualità di affiliati riceveremo una commissione per ogni acquisto idoneo, utile per supportare questo nostro lavoro reso disponibile gratuitamente, come puoi ben notare dall’assenza totale di banner pubblicitari.
Per utilizzare questo servizio, avrai inoltre bisogno di un account Meta funzionante, come un account Facebook. Se non possiedi già un account, potrai crearne uno seguendo le istruzioni riportate qui di seguito. Assicurati di essere connesso attraverso la VPN mentre effettui la registrazione per evitare problemi di accesso.
Apri il tuo browser preferito e digita questo indirizzo nella barra di ricerca: https://ai.meta.com/ o clicca direttamente sul collegamento evidenziato di blu.
Per poter utilizzare il servizio, devi accedere con il tuo account Facebook. Troverai un pulsante che dice “Log in with Facebook“. Cliccalo e inserisci le tue credenziali se non sei già connesso al tuo account. Se non lo vedi clicca sulla freccia presente sul lato sinistro della pagina per estendere la schermata. Fatto!
Come usare Meta AI
Una volta registrato e accesso al sistema, è il momento di iniziare a esplorare quello che Meta AI ha da offrire. Meta AI è dotato di un’interfaccia utente intuitiva che rende semplice navigare tra le diverse funzionalità. Familiarizzare con l’interfaccia è il primo passo per poter sfruttare al meglio la piattaforma.
Nei paragrafi successivi ti mostrerò come interagire con Meta AI, come creare delle immagini e come dar loro vita attraverso un semplice clic. Non ci limiteremo però solo all’aspetto pratico; analizzeremo anche l’impatto che Meta AI e gli altri modelli di intelligenza artificiale stanno avendo e continueranno ad avere nella nostra società, dalle sue innovazioni tecnologiche fino alle importanti sfide etiche e sociali che l’AI comporta.
Come creare un contenuto con Meta AI
Nella schermata principale, puoi vedere varie attività raggruppate in categorie come “Ideas”, “Writing“, “Fun“, “Support“, “Learn“, e “Imagine“. Ciascuna di queste rappresenta un’interazione diversa che puoi avere con Meta AI. Seleziona una di queste attività cliccando sull’immagine corrispondente. Per esempio, se sei interessato a creare una lista per il tuo prossimo viaggio, clicca su “Create a packing list for a trip”.
Se hai un’idea precisa di ciò che vuoi fare o hai bisogno di un compito specifico che non vedi direttamente sulla schermata, puoi utilizzare il campo di ricerca. Basta cliccare sulla barra che dice “Ask Meta AI anything…” e digitare la tua richiesta. Quando utilizzi il campo di ricerca, Meta AI offre risposte e risultati basati sul testo che inserisci. È possibile che tu debba fornire ulteriori dettagli o fare determinate scelte in base al feedback che l’intelligenza artificiale ti fornisce.
Come creare immagini con Meta AI
Meta AI permette di creare immagini e animazioni in modo innovativo. Utilizzando il modello avanzato di intelligenza artificiale, puoi generare contenuti visivi partendo da semplici descrizioni testuali. Inserisci una descrizione dettagliata di ciò che vuoi creare, e Meta AI trasformerà le tue parole in immagini o animazioni. Questo strumento è particolarmente utile per designer, creatori di contenuti e educatori che desiderano visualizzare concetti o idee.
Una volta effettuato l’accesso alla piattaforma sempre sotto VPN, ti sarà chiesto di fornire tutta una serie di specifiche per creare la tua immagine. È importante che il prompt sia scritto in inglese. Io per esempio ho scritto: “an elephant drinking water” = un elefante che beve acqua.
Puoi rendere il tuo prompt più specifico aggiungendo sempre più dettagli. Io per esempio, ho aggiornato il prompt in “an elephant drinking water with a hat and cape on its back” per aggiungere un cappello e un mantello all’immagine dell’elefante.
Mentre scrivi o modifichi il prompt, Meta AI genererà un’anteprima dell’immagine in tempo reale, consentendoti di vedere le modifiche man mano che le apporti. La capacità dell’intelligenza artificiale di adattarsi in tempo reale alle modifiche apportate è veramente impressionante. Per esempio, se in un secondo momento decidi che un elemento dell’immagine non è più di tuo gradimento, come il cappello sull’elefante, e lo elimini dal prompt rimuovendo le parole “with a hat”, l’IA aggiorna immediatamente l’immagine, facendo sparire il cappello dalla rappresentazione grafica dell’elefante.
Come usare Meta AI per modificare e animare le immagini
Una volta generata l’immagine, se clicchi sul pulsante “Edit“, entrerai in una modalità di editing che ti consentirà di apportare modifiche all’immagine. Questo potrebbe includere l’aggiustamento di colori, l’aggiunta o la rimozione di elementi, o persino la modifica dello sfondo. È un’opportunità che Meta AI ti dà per affinare i dettagli e rendere l’immagine più vicina a quelle che è la tua visione.
Se invece desideri dare un po’ di dinamismo alla tua creazione, puoi utilizzare l’opzione “Animate“. Con un semplice clic, la tua immagine si anima, acquisendo movimento per un breve lasso di tempo. Questo non trasforma l’immagine in un video completo, ma offre un’anteprima animata che può rendere l’idea di come sarebbe in movimento.
Come scaricare e rigenerare l’Immagine
Se sei soddisfatto del risultato finale, puoi scaricare l’immagine cliccando sulla freccia rivolta verso il basso situata nel menù in alto.
Se invece il risultato non è stato di tuo gradimento, ti basterà cliccare sul pulsante con l’icona a forma di ricarica accanto al pulsante di modifica (Edit). Questo ti permetterà di generare una nuova immagine basata sul prompt modificato. Ricorda che l’unico limite è la tua immaginazione!
Il Progresso e l’Impatto di Meta AI: tra Innovazione tecnologica e sfide etico-sociali
Il futuro di Meta AI si prospetta ricco di innovazioni e avanzamenti tecnologici. Meta Platforms ha annunciato piani di investimento continui in ricerca e sviluppo per potenziare ulteriormente le capacità del modello. Ci si aspetta che le prossime versioni di Meta AI offrano miglioramenti significativi in termini di velocità di elaborazione, precisione del linguaggio naturale e capacità di apprendimento autonomo. Inoltre, Meta AI è destinato a espandere la sua applicabilità a settori ancora inesplorati, come l’automazione industriale e la gestione ambientale, grazie alla sua flessibilità e scalabilità.
L’impatto di Meta AI e degli altri modelli di intelligenza artificiale sul mercato del lavoro è un tema di grande discussione. Da un lato, l’automazione e l’efficienza portate dall’intelligenza artificiale promettono di ridurre i costi e aumentare la produttività, creando nuove opportunità di business e stimolando la crescita economica. D’altro canto, esiste la preoccupazione che l’AI possa sostituire il lavoro umano in alcune aree, portando a una ridisposizione del mercato del lavoro. Tuttavia, molti esperti sostengono che Meta AI, come altre tecnologie AI, genererà nuovi ruoli e professioni, richiedendo competenze aggiornate e sempre più specializzate.
Man mano che Meta AI diventa sempre più capace e autonomo, emergono importanti questioni etiche e di regolamentazione. Il trattamento responsabile dei dati, la privacy degli utenti e la trasparenza delle decisioni algoritmiche sono aspetti cruciali che Meta si impegna a rispettare. La collaborazione con enti regolatori e la partecipazione a iniziative globali per l’etica dell’AI sono passi fondamentali per garantire che il progresso tecnologico sia equo e benefico per tutti.
Infine, per sfruttare appieno le potenzialità di Meta AI, sarà essenziale promuovere l’educazione e la formazione nel campo dell’intelligenza artificiale. Università, aziende e istituti di formazione stanno già iniziando a offrire corsi e seminari dedicati all’AI, mirati a preparare la prossima generazione di professionisti. Meta AI stesso offre risorse e programmi di formazione per aiutare utenti e sviluppatori a migliorare le loro competenze e adattarsi alle nuove tecnologie.
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