###### 17 de setembre de 2024



Meta, com moltes altres empreses tecnològiques líders, ha desenvolupat el seu propi model d'IA generativa conegut com a [Llama](https://llama.meta.com/). El que diferencia a Llama és la seva naturalesa oberta, que permet als desenvolupadors descarregar-lo i utilitzar-lo amb una llibertat considerable, tot i que hi ha algunes condicions a tenir en compte. Aquest enfocament contrasta amb models com Claude d'Anthropic, [GPT-4o d'OpenAI](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/) (el motor darrere de [ChatGPT](/news/ai-at-your-fingertips-chatgpt-app-now-available-for-mac-2024-07-02)) i Gemini de Google, que només estan disponibles mitjançant API.

Per oferir als desenvolupadors més flexibilitat, Meta s'ha associat amb proveïdors de serveis al núvol com AWS, Google Cloud i Microsoft Azure per oferir versions allotjades al núvol de Llama. A més, Meta ha creat eines que simplifiquen el procés perquè els desenvolupadors puguin ajustar i adaptar el model per satisfer els seus requisits específics.

A continuació es mostra una descripció detallada de Llama, que inclou què pot fer, les diferents versions que ofereix i com podeu utilitzar-lo de manera eficaç.

## Què és la Llama?

Llama no és només un model; inclou una varietat de models, com ara:

- Llama 8B

- Llama 70B

- Llama 405B

Les versions més recents (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B i Llama 3.1 405B) es van publicar el juliol de 2024. Aquests models estan formats en una àmplia gamma de fonts de dades, com ara pàgines web en diferents idiomes, codi públic, fitxers disponibles en línia., i dades sintètiques produïdes per altres sistemes d'IA.

El Llama 3.1 8B i 70B són models compactes que poden executar una varietat de dispositius, des d'ordinadors portàtils fins a servidors. El Llama 3.1 405B, d'altra banda, és un model a gran escala que normalment requereix maquinari del centre de dades. Tot i que els models més petits poden no ser tan potents com el 405B, ofereixen un rendiment més ràpid i estan optimitzats per reduir l'emmagatzematge i la latència.

Tots els models de Llama disposen d'una finestra de context de 128.000 fitxes, que els permet gestionar unes 100.000 paraules (o 300 pàgines de text). Aquesta és aproximadament la llargada de llibres com Wuthering Heights o Harry Potter i el presoner d'Azkaban. Una finestra de context llarga ajuda el model a retenir la informació dels documents i dades recents, reduint el risc de desviar-se del tema.

## Què pot fer la Llama?

Igual que altres models d'IA generativa, Llama pot ajudar amb una varietat de tasques, com ara codificar, respondre preguntes de matemàtiques senzilles i resumir documents en vuit idiomes: anglès, alemany, francès, italià, portuguès, hindi, espanyol i tailandès. Pot gestionar la majoria de tasques basades en text, com ara l'anàlisi de fitxers com PDF i fulls de càlcul, però actualment no té la capacitat de generar o processar imatges, cosa que podria canviar en el futur.

Els models Llama es poden integrar amb aplicacions, eines i API de tercers per dur a terme una varietat de tasques. Estan configurats per utilitzar Brave Search per respondre preguntes sobre esdeveniments actuals, l'API Wolfram Alpha per a consultes de matemàtiques i ciències i un intèrpret de Python per a la validació del codi. Segons Meta, Llama 3.1 fins i tot pot utilitzar algunes eines en què no s'ha entrenat explícitament, tot i que la fiabilitat d'aquesta funció encara és incerta.

## On pots utilitzar la llama?

Si voleu connectar-vos directament amb Llama, l'experiència de xat de Meta AI és compatible amb plataformes com Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus i Meta.ai.

Per als desenvolupadors, Llama està disponible per a la seva descàrrega i es pot escalar a diverses plataformes de núvol populars. Meta s'ha associat amb més de 25 empreses per allotjar Llama, incloses Nvidia, Databricks, Groq, Dell i Snowflake. Molts d'aquests socis proporcionen eines addicionals que permeten a Llama accedir a dades de propietat o funcionar de manera més eficient.

Meta suggereix utilitzar els models de Llama més petits, concretament els 8B i 70B, per a finalitats generals com ara executar chatbots o crear codi. D'altra banda, la Llama 405B més gran és més adequada per a tasques com la destil·lació de models, que implica transferir coneixement d'un model més gran a un de més petit, així com generar dades sintètiques per entrenar altres models.

Els desenvolupadors que operen aplicacions amb més de 700 milions d'usuaris mensuals han d'adquirir una llicència especial de Meta per accedir a Llama, i aquesta s'atorgarà a criteri de Meta.

## Quines eines ofereix Meta per a Llama?

Meta ha introduït diverses eines per millorar la seguretat de Llama:

1. **Guàrdia de flama:** un marc de moderació que identifica contingut problemàtic com ara el discurs de l'odi, l'autolesió i la infracció dels drets d'autor.

2. **Prompt Guard:** Una eina dissenyada específicament per protegir Llama de missatges nocius que pretenen eludir les seves mesures de seguretat.

3. **CyberSecEval:** Una suite d'avaluació de riscos de ciberseguretat que avalua la seguretat del model, centrada en amenaces com l'enginyeria social automatitzada i les activitats cibernètiques ofensives.

Per exemple, Llama Guard pot detectar contingut nociu o il·legal que s'introdueix o es genera a Llama, la qual cosa permet als desenvolupadors personalitzar quines categories estan bloquejades. Prompt Guard se centra a defensar-se dels "atacs d'injecció de missatges" que intenten manipular el model. CyberSecEval ofereix punts de referència per avaluar els riscos de seguretat associats als models Llama.

## Limitacions de la Llama

La llama, com altres models d'IA generativa, té les seves limitacions i riscos potencials. Una de les principals preocupacions és si Meta va utilitzar materials amb drets d'autor per entrenar a Llama. Si aquest és el cas, els usuaris podrien fer front a la responsabilitat de qualsevol contingut amb drets d'autor que generi el model.

Informes recents indiquen que Meta ha estat utilitzant llibres electrònics amb drets d'autor per a la formació en IA, tot i haver rebut advertències legals. L'empresa també incorpora contingut d'Instagram i Facebook a la seva formació de models, cosa que dificulta la desactivació dels usuaris. Meta s'enfronta a múltiples demandes, inclosa una d'autors com Sarah Silverman, que afirmen que la companyia ha utilitzat material amb drets d'autor sense permís.

Una consideració important és la programació, ja que Llama podria produir codi amb errors o insegur. És fonamental que els desenvolupadors tinguin un expert humà que revisi qualsevol codi generat per IA abans d'implementar-lo a les seves aplicacions.

Tot i que el model Llama de Meta ofereix una flexibilitat i oportunitats considerables per als desenvolupadors, és important reconèixer els possibles riscos i limitacions que l'acompanyen.

–

_Proporcionat per Code Labs Academy - Your Leading_ [_Online Coding Bootcamp_](/) _per a futurs innovadors tecnològics._



###### Crèdits d'imatge: Meta

thumbnail_Llama-Use-Case_Header_16x9-1.webp

Llama-Use-Case_Header_16x9-1.webp

Què és Meta Llama? Una mirada completa al model d'IA oberta per a desenvolupadors

###### 17 de setembre de 2024

Mentre encara era estudiant d'informàtica a la Universitat de Waterloo, Jacob Jackson va cofundar [Tabnine](https://www.tabnine.com/get-free-90-day-trial/?utm_term=tabnine\&utm_campaign=%5BUS%5D+%7C+%5Ben%5D+%7C+%5Bdesktop%5D+%7C+%5BSearch:Brand%5D+%7C+%5BTabnine%5D\&utm_source=adwords\&utm_medium=ppc\&hsa_acc=4311172173_25\&hsa_25\&hsa_acc_grp=159292934283\&hsa_ad=713438295758\&hsa_src=g\&hsa_tgt=kwd-915660947489\&hsa_kw=tabnine\&hsa_mt=e\&hsa_net=adwords\&hsa_ver=3\&gad_source=1\&gad_source=1\&gclid=CjA2Z3BKAWA3W&gclid=wA03Z3A3_B04PfNmu2pEw62uZL71RUlGpSu2J1k_0CDSFuIosfG5tgV4fVRoCod8QAvD_BwE), una empresa assistent de codificació d'IA, que va iniciar la seva carrera en IA a principis. . El 2019, quan Jackson estava acabant els seus exàmens finals, Tabnine va recaptar uns 60 milions de dòlars en capital de risc i es va vendre a Codata. Després d'això, va començar a treballar com a intern a [OpenAI](https://openai.com/) fins al 2022, quan va prendre la decisió de crear una nova empresa que millorés els fluxos de treball dels desenvolupadors.

Jackson va desenvolupar [Supermaven](https://supermaven.com/), una plataforma de codificació d'IA que amplia la seva experiència amb Tabnine, però presenta grans millores tecnològiques, gràcies a la seva inspiració en desenvolupaments d'eines d'IA com ara ChatGPT i GitHub Copilot. Babble, el model d'IA intern de Supermaven, té una finestra emergent d'un milió de fitxes que li permet analitzar molt de codi alhora. Això fa que el model sigui més fiable a l'hora de produir codi precís, ja que li permet gestionar grans entrades sense "oblidar" les dades recents o desviar-se del tema.

Supermaven iguala competidors com Code Assist de Google amb 1 milió de fitxes (https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them), malgrat el fet que algunes plataformes de codificació d'IA, com Magic, ofereixen finestres emergents considerablement més grans (Magic admet 100 milions de fitxes). Segons Jackson, el punt de venda únic de Supermaven és la seva latència reduïda, feta possible per una innovadora arquitectura neuronal interna. A més, la plataforma només triga de 10 a 20 segons a processar el dipòsit de codi d'un desenvolupador, aprendre regles de codificació i API perquè pugui seguir funcionant ràpidament, fins i tot amb bases de codi grans.

S'espera que el mercat d'eines de codificació d'IA creixi ràpidament i arribi als 27.170 milions de dòlars el 2032, [segons les previsions](https://www.polarismarketresearch.com/press-releases/ai-code-tools-market). Més d'1,8 milions d'usuaris de GitHub Copilot es troben entre els molts desenvolupadors que ja han integrat la IA als seus processos. Però el sector té molts obstacles per superar, sobretot pel que fa a la propietat intel·lectual i la privadesa de les dades. Per por de revelar el PIN, moltes empreses dubten a utilitzar eines de codificació d'IA. A més, se sap que el codi amb drets d'autor és regurgitat pels models d'IA en alguns casos, posant els desenvolupadors en perill legal si l'inclouen al seu treball sense adonar-se'n. .

Jackson va destacar [en una xerrada amb Techcrunch](https://techcrunch.com/2024/09/16/ai-coding-assistant-supermaven-raises-cash-from-openai-and-perplexity-founders/) que, mentre que Supermaven conserva les dades durant un breu període per maximitzar el rendiment del sistema, no utilitza les dades dels consumidors per construir els seus models. Reduint l'exposició a contingut perillós durant l'entrenament, va subratllar que el focus era en el codi accessible públicament, però no va descartar completament la possibilitat que Babble s'ensenyara amb codi protegit per IP.

Supermaven ha crescut significativament en popularitat malgrat aquests obstacles, amb més de 35.000 desenvolupadors que utilitzen la plataforma. Des que l'empresa es va llançar al febrer, la seva base d'usuaris s'ha triplicat i molts d'aquests clients s'estan registrant en plans premium. Els ingressos recurrents anuals de l'empresa van arribar a un milió de dòlars.

A causa de l'èxit de la plataforma, els inversors estan prenent nota. Recentment, Supermaven va revelar que la companyia havia completat la seva primera ronda d'inversió externa, recaptant 12 milions de dòlars d'inversors àngels i Bessemer Venture Partners, que incloïa els cofundadors de Perplexity i OpenAI, John Schulman i Denis Yarats. Els diners s'utilitzaran per millorar l'editor de text de Supermaven, que actualment es troba en fase beta, i per contractar més desenvolupadors, preparant l'empresa per tenir èxit a llarg termini en el camp de creixement ràpid de la IA de codificació d'ordinadors.

thumbnail_charlesdeluvio-pjAH2Ax4uWk-unsplash (1) (1).webp

charlesdeluvio-pjAH2Ax4uWk-unsplash (1) (1).webp

Supermaven guanya suport als inversors: eina d'IA que optimitza els fluxos de treball dels desenvolupadors

###### 13 de setembre de 2024



Meta [actualitza](https://about.fb.com/news/2024/04/metas-approach-to-labeling-ai-generated-content-and-manipulated-media/) el seu enfocament per etiquetar contingut que ha ha estat editat o modificat per eines d'IA a Instagram, Facebook i Threads. L'etiqueta "IA Insights", que abans apareixia directament a sota del nom d'un usuari, ara es mourà al menú de publicacions per al contingut que s'ha modificat amb IA.

L'empresa va dir que l'etiqueta continuarà apareixent al contingut que Meta identifica com a generat completament per IA. Tot i que l'etiqueta pot ser menys visible al contingut que s'ha editat amb eines d'IA, encara serà clarament visible al contingut que s'ha creat completament amb l'entrada d'IA.

Meta ha anunciat que oferirà informació sobre si el contingut s'etiqueta en funció de senyals estàndard de la indústria o de la divulgació dels usuaris. Aquest canvi, que s'implementarà la setmana vinent, pretén "reflectir millor l'abast de la IA utilitzada en el contingut" a totes les seves plataformes.

En reduir el protagonisme de l'etiqueta d'informació d'IA, hi ha la preocupació que els usuaris es puguin enganyar més fàcilment pel contingut editat amb IA, sobretot a mesura que les eines d'edició es tornen cada cop més sofisticades.

Aquesta no és la primera vegada que Meta canvia la manera d'etiquetar el contingut relacionat amb l'IA. Al juliol, l'empresa va canviar l'etiqueta de "Fet amb IA" a "Informació d'IA" després de rebre queixes de fotògrafs que consideraven que l'etiqueta s'aplicava incorrectament a les fotos reals. Meta va admetre que la redacció original era confusa i podria haver-se interpretat en el sentit que certes imatges eren totalment generades amb IA, encara que només s'haguessin editat amb eines d'IA.

—

_Proporcionat per Code Labs Academy - Your Leading_ [_Online Coding Bootcamp_](/) _per a futurs innovadors tecnològics._



###### Crèdits d'imatge: Meta

thumbnail_meta-ai-web.webp

meta-ai-web.webp

Meta canvia l'etiquetatge d'IA a les plataformes socials per a contingut editat i generat per IA

###### 13 de setembre de 2024

Tot i que les opinions sobre si la nova empresa de recursos humans de Rajeev Behera, [Every](https://www.every.io/), és una empresa d'alt risc o una idea brillant, són variades, la startup està fent onades. Per a les petites empreses, la plataforma tot en un integra la gestió de nòmines, incorporació i despeses. Aquest mercat ja està congestionat amb jugadors establerts com Gusto, Rippling i Deel, així com empreses emergents com Mercury i Brex. Tanmateix, els partidaris de Behera semblen estar segurs que la seva estratègia és única. Recentment, Every va recaptar 22,5 milions de dòlars en una ronda de recaptació de fons de la Sèrie A dirigida per Okta Ventures, Base10 Partners, Y Combinator i Redpoint Ventures.

L'èmfasi de Behera en les empreses en fase inicial i l'estratègia d'oferta distintiva són els que distingeixen la seva visió. Tots ofereixen serveis d'incorporació gratuïts a petites empreses i, a continuació, configuren comptes bancaris empresarials i ofereixen suport administratiu crucial. Les tarifes d'intercanvi i les tarifes de SaaS per a mòduls addicionals com la comptabilitat generen ingressos.

[Behera va explicar](https://techcrunch.com/2024/09/12/why-y-combinator-companies-are-flocking-to-new-banking-hr-startup-every/) que Every ha desenvolupat eines avançades per a la gestió de nòmines, banca i despeses. Per atraure els fundadors des del principi, ara ofereixen serveis d'incorporació gratuïts. Un cop incorporades a través d'una sessió personalitzada, les startups tenen accés a un sistema complet que cobreix la banca, la nòmina, els recursos humans, la comptabilitat, els impostos i el compliment de l'estat. A més, els fundadors es beneficien d'un canal dedicat a Slack on poden connectar-se i compartir coneixements amb altres emprenedors.

Després de completar la seva incorporació amb Every, els clients solen seguir-hi en comptes d'utilitzar plataformes de la competència com Rippling. Amb eines destinades a afavorir el seu creixement durant els primers cinc anys, Every's se centra en les empreses de menys de 200 persones.

L'enfocament de Behera és únic, ja que anticipa que els seus clients més rendibles eventualment requeriran més serveis de Every, almenys fins que Every es converteixi en una fintech en fase de creixement que pugui ajudar les empreses més grans.

La relació de Behera amb [Y Combinator](https://www.ycombinator.com/) (YC) ha estat un component vital del desenvolupament de Everybody. Behera, un emprenedor experimentat, va fer ús de la xarxa de l'accelerador i tothom va formar part de la cohort d'estiu 2023 de YC. Reflektive, el seu esforç empresarial anterior, es va comprar el 2021 després d'una ampliació de capital de més de 100 milions de dòlars. A més, l'assessor de YC Surbhi Sarna, la seva dona, també és un emprenedor d'èxit. Per això, aproximadament la meitat de la clientela d'Ever va arribar a través de l'extensa xarxa de startups de YC.

Tot i que Rippling, Gusto i Deel, altres tres startups recolzades per YC, competeixen amb ells, els estrets vincles de Every amb l'ecosistema YC són un avantatge important. Això ha atret inversors, juntament amb l'enfocament pràctic de Behera per crear components de la plataforma des de zero.

Behera va contractar més personal després de supervisar personalment les vendes, l'assistència i el disseny del producte dels primers 50 clients del negoci, amb l'ajuda d'Alex Bard de Redpoint, que va supervisar la ronda de recaptació de fons de la Sèrie A. Després de llegir testimonis brillants d'empreses que ja feien servir Every, altres capitalistes de risc van fer el mateix.

En menys de dues setmanes, els diners de la Sèrie A es van assegurar sense que Behera busqués activament nous inversors. Tot i que el valor de l'empresa no es va fer públic, les estimacions el situen en 112,5 milions de dòlars. El finançament addicional s'utilitzarà per donar suport als serveis gratuïts d'incorporació i incorporació que estan impulsant l'èxit inicial de Every, així com per fer créixer el personal d'enginyeria, que ara suma unes 20 persones.

thumbnail_mimi-thian-vdXMSiX-n6M-unsplash (1) (1).webp

mimi-thian-vdXMSiX-n6M-unsplash (1) (1).webp

La startup de recursos humans Every aconsegueix un finançament de la sèrie A de 22,5 milions de dòlars i amplia l'equip d'enginyeria en només dues setmanes