###### 17 de setembro de 2024



A Meta, como muitas outras empresas líderes de tecnologia, desenvolveu seu próprio modelo generativo de IA conhecido como [Llama](https://llama.meta.com/). O que diferencia o Llama é a sua natureza aberta, permitindo aos desenvolvedores baixá-lo e usá-lo com considerável liberdade, embora haja algumas condições a serem lembradas. Essa abordagem contrasta com modelos como Claude da Anthropic, [GPT-4o da OpenAI](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/) (o mecanismo por trás do [ChatGPT](/news/ai-at-your-Fingers-chatgpt-app-now-available-for-mac-2024-07-02)) e Gemini do Google, que estão disponíveis exclusivamente por meio de APIs.

Para dar aos desenvolvedores mais flexibilidade, a Meta fez parceria com provedores de serviços em nuvem, como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, para oferecer versões do Llama hospedadas na nuvem. Além disso, a Meta construiu ferramentas que simplificam o processo para os desenvolvedores ajustarem e adaptarem o modelo para atender aos seus requisitos específicos.

Abaixo está uma descrição detalhada do Llama, incluindo o que ele pode fazer, as diferentes versões que oferece e como você pode usá-lo de forma eficaz.

## O que é Lhama?

Llama não é apenas um modelo; abrange uma gama de modelos, como:

- Lhama 8B

- Lhama 70B

- Lhama 405B

As versões mais recentes (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B e Llama 3.1 405B) foram lançadas em julho de 2024. Esses modelos são treinados em uma ampla variedade de fontes de dados, como páginas da web em diferentes idiomas, código público, arquivos disponíveis online e dados sintéticos produzidos por outros sistemas de IA.

O Llama 3.1 8B e 70B são modelos compactos que podem executar uma variedade de dispositivos, de laptops a servidores. O Llama 3.1 405B, por outro lado, é um modelo em grande escala que normalmente requer hardware de data center. Embora os modelos menores possam não ser tão potentes quanto o 405B, eles oferecem desempenho mais rápido e são otimizados para armazenamento e latência reduzidos.

Todos os modelos Llama apresentam uma janela de contexto de 128.000 tokens, permitindo lidar com cerca de 100.000 palavras (ou 300 páginas de texto). Essa é aproximadamente a extensão de livros como O Morro dos Ventos Uivantes ou Harry Potter e o Prisioneiro de Azkaban. Uma longa janela de contexto ajuda o modelo a reter informações de documentos e dados recentes, reduzindo o risco de desvio do assunto.

## O que o lama pode fazer?

Como outros modelos generativos de IA, o Llama pode ajudar em diversas tarefas, como codificação, resposta a questões matemáticas simples e resumo de documentos em oito idiomas: inglês, alemão, francês, italiano, português, hindi, espanhol e tailandês. Ele pode lidar com a maioria das tarefas baseadas em texto, como análise de arquivos como PDFs e planilhas, mas atualmente não tem a capacidade de gerar ou processar imagens – algo que pode mudar no futuro.

Os modelos Llama podem ser integrados a aplicativos, ferramentas e APIs de terceiros para executar uma variedade de tarefas. Eles são configurados para usar o Brave Search para responder perguntas sobre eventos atuais, a API Wolfram Alpha para consultas matemáticas e científicas e um interpretador Python para validação de código. De acordo com Meta, o Llama 3.1 pode até usar algumas ferramentas nas quais não foi explicitamente treinado, embora a confiabilidade desse recurso ainda seja incerta.

## Onde você pode usar o lama?

Se você deseja se conectar diretamente com o Llama, a experiência do chatbot Meta AI é compatível com plataformas como Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus e Meta.ai.

Para desenvolvedores, o Llama está disponível para download e pode ser dimensionado para diversas plataformas de nuvem populares. A Meta fez parceria com mais de 25 empresas para hospedar o Llama, incluindo Nvidia, Databricks, Groq, Dell e Snowflake. Muitos desses parceiros fornecem ferramentas adicionais que permitem ao Llama acessar dados proprietários ou operar com mais eficiência.

Meta sugere o uso dos modelos Llama menores, especificamente o 8B e o 70B, para fins gerais, como executar chatbots ou criar código. Por outro lado, o Llama 405B maior é mais apropriado para tarefas como destilação de modelos, que envolve a transferência de conhecimento de um modelo maior para um menor, além de gerar dados sintéticos para treinar outros modelos.

Os desenvolvedores que operam aplicativos com mais de 700 milhões de usuários mensais devem adquirir uma licença especial da Meta para acessar o Llama, e isso será concedido a critério da Meta.

## Quais ferramentas o Meta oferece para o Llama?

Meta introduziu várias ferramentas para melhorar a segurança do Llama:

1. **Llama Guard:** uma estrutura de moderação que identifica conteúdo problemático, como discurso de ódio, automutilação e violação de direitos autorais.

2. **Prompt Guard:** Uma ferramenta projetada especificamente para proteger o Llama de mensagens prejudiciais que procuram contornar suas medidas de segurança.

3. **CyberSecEval:** Um conjunto de avaliação de riscos de segurança cibernética que avalia a segurança do modelo, com foco em ameaças como engenharia social automatizada e atividades cibernéticas ofensivas.

Por exemplo, o Llama Guard pode detectar conteúdo prejudicial ou ilegal inserido ou gerado no Llama, permitindo que os desenvolvedores personalizem quais categorias serão bloqueadas. O Prompt Guard se concentra na defesa contra “ataques de injeção de mensagens” que tentam manipular o modelo. CyberSecEval oferece benchmarks para avaliar riscos de segurança associados aos modelos Llama.

## Limitações da Lhama

O Llama, como outros modelos generativos de IA, tem suas limitações e riscos potenciais. Uma das principais preocupações é se Meta usou materiais protegidos por direitos autorais para treinar Llama. Se for esse o caso, os usuários poderão ser responsabilizados por qualquer conteúdo protegido por direitos autorais gerado pelo modelo.

Relatórios recentes indicam que a Meta tem usado e-books protegidos por direitos autorais para treinamento em IA, apesar de ter recebido advertências legais. A empresa também incorpora conteúdo do Instagram e do Facebook em seu treinamento de modelo, dificultando a desativação dos usuários. A Meta enfrenta vários processos judiciais, incluindo um de autores como Sarah Silverman, que afirmam que a empresa usou material protegido por direitos autorais sem permissão.

Uma consideração importante é a programação, pois o Llama pode produzir código com erros ou inseguro. É fundamental que os desenvolvedores tenham um especialista humano para revisar qualquer código gerado por IA antes de implementá-lo em seus aplicativos.

Embora o modelo Llama da Meta ofereça flexibilidade e oportunidades consideráveis ​​para os desenvolvedores, é importante reconhecer os riscos e limitações potenciais que o acompanham.

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###### Créditos da imagem: Meta

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O que é Meta Lhama? Uma visão abrangente do modelo de IA aberta para desenvolvedores

###### 17 de setembro de 2024

Enquanto ainda era estudante de ciência da computação na Universidade de Waterloo, Jacob Jackson foi cofundador da [Tabnine](https://www.tabnine.com/get-free-90-day-trial/?utm_term=tabnine\&utm_campaign=%5BUS%5D+%7C+%5Ben%5D+%7C+%5Bdesktop%5D+%7C+%5BPesquisa:Marca%5D+%7C+%5BTabnine%5D\&utm_source=adwords\&utm_medium=ppc\&hsa_acc=4311736126\&hsa_cam=21073527735\&hsa_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\&gclid=CjwKCAjw0aS3BhA3EiwAKaD2ZSi_B04PfNmu2pEw62uZL71RUlGpSu2J1k_0CDSFuIosfG5tgV4fVRoCod8QAvD_BwE), uma empresa assistente de codificação de IA, iniciando sua carreira em IA cedo . Em 2019, enquanto Jackson terminava os exames finais, Tabnine levantou cerca de US$ 60 milhões em capital de risco e foi vendida para a Codata. Depois disso, começou a trabalhar como estagiário na [OpenAI](https://openai.com/) até 2022, quando tomou a decisão de abrir uma nova empresa que melhoraria o fluxo de trabalho dos desenvolvedores.

Jackson desenvolveu o [Supermaven](https://supermaven.com/), uma plataforma de codificação de IA que expande sua experiência com Tabnine, mas apresenta grandes melhorias tecnológicas, graças à sua inspiração no desenvolvimento de ferramentas de IA, como ChatGPT e GitHub Copilot. Babble, o modelo interno de IA do Supermaven, possui um pop-up de um milhão de tokens que permite analisar muitos códigos de uma só vez. Isso torna o modelo mais confiável na produção de código preciso, permitindo que ele lide com grandes entradas sem “esquecer” dados recentes ou se desviar do tópico.

Supermaven iguala concorrentes como o Code Assist do Google com 1 milhão de [tokens](https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them), apesar do fato que algumas plataformas de codificação de IA, como o Magic, oferecem pop-ups consideravelmente maiores (o Magic suporta 100 milhões de tokens). De acordo com Jackson, o diferencial exclusivo do Supermaven é sua latência reduzida, possibilitada por uma arquitetura neural interna inovadora. Além disso, a plataforma leva apenas de 10 a 20 segundos para processar o repositório de código de um desenvolvedor, aprendendo regras de codificação e APIs para que possa continuar funcionando rapidamente, mesmo com grandes bases de código.

Espera-se que o mercado de ferramentas de codificação de IA cresça rapidamente e alcance US$ 27,17 bilhões até 2032, [de acordo com as previsões](https://www.polarismarketresearch.com/press-releases/ai-code-tools-market). Mais de 1,8 milhão de usuários do GitHub Copilot estão entre os muitos desenvolvedores que já integraram IA em seus processos. Mas o sector tem muitos obstáculos a superar, especialmente quando se trata de propriedade intelectual e privacidade de dados. Com medo de divulgar o PIN, muitas empresas hesitam em usar ferramentas de codificação de IA. Além disso, sabe-se que o código protegido por direitos autorais é regurgitado por modelos de IA em alguns casos, colocando os desenvolvedores em risco legal se o incluírem em seu trabalho sem perceber. .

Jackson enfatizou [em uma conversa com o Techcrunch](https://techcrunch.com/2024/09/16/ai-coding-assistant-supermaven-raises-cash-from-openai-and-perplexity-founders/) que embora o Supermaven retém dados por um breve período para maximizar o desempenho do sistema, não utiliza dados do consumidor para construir seus modelos. Reduzindo a exposição a conteúdos perigosos durante o treinamento, ele enfatizou que o foco estava em códigos acessíveis ao público, mas não descartou completamente a possibilidade de que o Babble fosse ensinado em códigos protegidos por IP.

A popularidade do Supermaven cresceu significativamente apesar desses obstáculos, com mais de 35.000 desenvolvedores usando a plataforma. Desde o lançamento da empresa em fevereiro, sua base de usuários triplicou e muitos desses clientes estão se inscrevendo em planos premium. A receita recorrente anual da empresa atingiu US$ 1 milhão.

Devido ao sucesso da plataforma, os investidores estão atentos. Recentemente, Supermaven revelou que a empresa completou sua primeira rodada de investimento externo, levantando US$ 12 milhões de investidores anjos e Bessemer Venture Partners, que incluíam os cofundadores da Perplexity e OpenAI, John Schulman e Denis Yarats. O dinheiro será usado para melhorar o editor de texto do Supermaven, que está atualmente em beta, e para contratar mais desenvolvedores, preparando a empresa para o sucesso de longo prazo no campo de rápido crescimento da IA ​​de codificação de computadores.

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Supermaven obtém suporte de investidores: ferramenta de IA que otimiza fluxos de trabalho de desenvolvedores

###### 13 de setembro de 2024



Meta está [atualizando](https://about.fb.com/news/2024/04/metas-approach-to-labeling-ai-generated-content-and-manipulated-media/) sua abordagem para rotular conteúdo que foi foram editados ou modificados por ferramentas de IA no Instagram, Facebook e Threads. O rótulo “AI Insights”, que anteriormente aparecia logo abaixo do nome de um usuário, agora irá para o menu de postagens de conteúdo que foi modificado usando IA.

A empresa disse que o rótulo continuará a aparecer em conteúdos que a Meta identifica como sendo inteiramente gerados por IA. Embora o rótulo possa ser menos visível no conteúdo que foi editado com ferramentas de IA, ele ainda estará claramente visível no conteúdo que foi criado inteiramente com informações de IA.

A Meta anunciou que oferecerá informações sobre se o conteúdo é rotulado com base em sinais padrão da indústria ou na divulgação do usuário. Esta mudança, que será implementada na próxima semana, visa “refletir melhor o alcance da IA ​​utilizada no conteúdo” em todas as suas plataformas.

Ao reduzir a proeminência do rótulo de informação de IA, existe a preocupação de que os utilizadores possam ser mais facilmente enganados por conteúdos editados por IA, especialmente à medida que as ferramentas de edição se tornam cada vez mais sofisticadas.

Esta não é a primeira vez que o Meta muda a forma como rotula o conteúdo relacionado à IA. Em julho, a empresa mudou o rótulo de “Feito com IA” para “Informações de IA” após receber reclamações de fotógrafos que consideraram que o rótulo foi aplicado incorretamente em fotos reais. Meta admitiu que o texto original era confuso e poderia ter sido interpretado como significando que certas imagens foram inteiramente geradas por IA, mesmo que tenham sido editadas apenas com ferramentas de IA.

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###### Créditos da imagem: Meta

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Meta altera a rotulagem de IA em plataformas sociais para conteúdo editado e gerado por IA

###### 13 de setembro de 2024

Embora as opiniões sobre se a nova empresa de RH de Rajeev Behera, [Every](https://www.every.io/), é um empreendimento de alto risco ou uma ideia brilhante, sejam variadas, a startup está agitando. Para pequenas empresas, a plataforma multifuncional integra folha de pagamento, integração e gerenciamento de despesas. Este mercado já está congestionado com players estabelecidos como Gusto, Rippling e Deel, bem como com empresas emergentes como Mercury e Brex. No entanto, os apoiantes de Behera parecem estar certos de que a sua estratégia é única. Recentemente, Every arrecadou US$ 22,5 milhões em uma rodada de arrecadação de fundos da Série A liderada por Okta Ventures, Base10 Partners, Y Combinator e Redpoint Ventures.

A ênfase de Behera em empresas em estágio inicial e em estratégias de oferta diferenciadas são o que distingue sua visão. Cada uma fornece serviços de incorporação gratuitos para pequenas empresas e, em seguida, abrem contas bancárias comerciais e fornecem suporte administrativo crucial. Taxas de intercâmbio e taxas de SaaS para módulos extras, como contabilidade, geram receita.

[Behera explicou](https://techcrunch.com/2024/09/12/why-y-combinator-companies-are-flocking-to-new-banking-hr-startup-every/) que Every desenvolveu ferramentas avançadas para folha de pagamento, serviços bancários e gerenciamento de despesas. Para atrair fundadores desde o início, eles agora oferecem serviços de incorporação gratuitos. Uma vez integradas por meio de uma sessão personalizada, as startups obtêm acesso a um sistema abrangente que abrange serviços bancários, folha de pagamento, RH, contabilidade, impostos e conformidade estadual. Além disso, os fundadores se beneficiam de um canal Slack dedicado, onde podem se conectar e compartilhar ideias com outros empreendedores.

Depois de concluir sua incorporação usando o Every, os clientes geralmente continuam com ele em vez de usar plataformas concorrentes como o Rippling. Com ferramentas destinadas a promover o seu crescimento durante os primeiros cinco anos, a concentração da Every está em empresas com menos de 200 pessoas.

A abordagem de Behera é única, pois ele prevê que seus clientes mais lucrativos eventualmente exigirão mais serviços da Every – pelo menos até que a Every se transforme em uma fintech em estágio de crescimento que possa ajudar empresas maiores.

O relacionamento de Behera com [Y Combinator](https://www.ycombinator.com/) (YC) tem sido um componente vital do desenvolvimento de Everybody. Behera, um empreendedor experiente, utilizou a rede da aceleradora e todos fizeram parte do grupo de verão 2023 da YC. Reflektive, seu empreendimento comercial anterior, foi adquirido em 2021 após um aumento de capital de mais de US$ 100 milhões. Além disso, Surbhi Sarna, consultora da YC, sua esposa, também é uma empreendedora de sucesso. Por causa disso, cerca de metade da clientela da Every veio através da extensa rede de startups da YC.

Embora Rippling, Gusto e Deel – três outras startups apoiadas pelo YC – concorram com eles, os laços estreitos de Every com o ecossistema YC são uma vantagem significativa. Isto atraiu investidores, juntamente com a abordagem prática de Behera para criar os componentes da plataforma desde o início.

Behera contratou mais funcionários depois de supervisionar pessoalmente as vendas, o suporte e o design de produtos dos primeiros 50 clientes do negócio, com a ajuda de Alex Bard da Redpoint, que supervisionou a rodada de arrecadação de fundos da Série A. Depois de ler depoimentos elogiosos de empresas que já usavam Every, outros capitalistas de risco fizeram o mesmo.

Em menos de duas semanas, o dinheiro da Série A foi garantido sem que Behera procurasse ativamente novos investidores. Embora o valor da empresa não tenha sido divulgado, as estimativas o colocam em US$ 112,5 milhões. O financiamento adicional será usado para apoiar os serviços gratuitos de incorporação e integração que estão impulsionando o sucesso inicial da Every, bem como para aumentar a equipe de engenharia, que agora conta com cerca de 20 pessoas.

O que é Meta Lhama? Uma visão abrangente do modelo de IA aberta para desenvolvedores

Supermaven obtém suporte de investidores: ferramenta de IA que otimiza fluxos de trabalho de desenvolvedores

Meta altera a rotulagem de IA em plataformas sociais para conteúdo editado e gerado por IA

Startup de RH Every garante financiamento Série A de US$ 22,5 milhões e expande equipe de engenharia em apenas duas semanas