Meta Llama: استكشاف حدود الذكاء الاصطناعي التوليدي المفتوح

تعتبر شركة ميتا من الشركات الرائدة في مجال التكنولوجيا حيث قدمت نموذج “Llama” الذي يمثل تطورًا لافتًا في الذكاء الاصطناعي التوليدي, يتميز هذا النموذج بكونه مفتوح المصدر مما يتيح للمطورين تنزيله واستخدامه بحرية مع بعض القيود, يعكس هذا النهج الانفتاح على الابتكار والمشاركة المجتمعية, بينما تظل نماذج مثل كلود من أنثروبيك وجيميني من جوجل محصورة في واجهات برمجة التطبيقات المغلقة, ما يجعل من Llama خيارًا جذابًا لكثير من المطورين.

تقدم ميتا نموذج “Llama” كواحد من أبرز الأمثلة على النماذج ذات الطابع المفتوح, كما تعاونت مع مزودي الخدمات السحابية الشهيرة مثل أمازون AWS وجوجل كلاود, توفر هذه الشراكات نسخًا مستضافة من Llama مما يسهل الوصول إليه, بالإضافة إلى مكتبة “Llama Cookbook” التي تحتوي على أدوات لتدريب النموذج وتحسين أدائه, يبدو أن هذا النموذج يستهدف تلبية احتياجات المطورين الراغبين في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

يتضمن الجيل الرابع من النموذج “Llama 4” ثلاثة نماذج رئيسية تحت مسميات Scout وMaverick وBehemoth, يتميز نموذج Scout بقدرته على معالجة سياقات ضخمة تصل إلى 10 ملايين رمز, بينما يوفر Maverick توازنًا بين السرعة والدقة مع معالجة تصل إلى مليون رمز, أما Behemoth فهو في انتظار إطلاقه بمعدل استيعاب هائل يصل إلى 288 مليار معامل نشط, يبرز هذا التنوع قدرات Llama في معالجة المعلومات.

يمتلك نموذج “Llama 4” إمكانيات متعددة للغاية تشمل البرمجة وحل المعادلات الرياضية وتحليل البيانات, إذ يدعم النموذج معالجة النصوص والصور والفيديوهات بشكل متزامن, كما يتيح تخصيص واجهات برمجية خارجية, تعتبر Scout الأنسب للمهام الطويلة, بينما يعد Maverick مثاليًا للمحادثات الذكية, في حين يُستهدف Behemoth للأبحاث المتقدمة وتدريب النماذج الجديدة, تجسد هذه التوجهات التنوع في استخدام الذكاء الاصطناعي.

تستخدم ميتا إصدارات Llama في روبوت الدردشة “Meta AI” لرسم ملامح جديدة لتجارب المستخدم عبر منصاتها الاجتماعية, تتواجد هذه النماذج في أكثر من 40 دولة وتكون متاحة عبر منصة Llama.com وشركائها التقنيين, رغم عدم بيع الموديلات بشكل مباشر إلا أن ميتا تحقق عائدات من اتفاقيات مشاركة الأرباح, تقدّم الشركة برنامج “Llama for Startups” لدعم الشركات الناشئة وتوفير الدعم الفني والتشغيلي.

تحرص ميتا على مراعاة معايير الأمان في نموذج “Llama” حيث تقدم مجموعة من الأدوات لضمان الاستخدام المسؤول مثل Llama Guard وPrompt Guard, تتضمن هذه الحلول إطارًا لمراقبة المحتوى وحماية النموذج من التلاعب, بالإضافة إلى CyberSecEval لاختبار الأمان, هذه الأدوات تمنح المطورين المرونة لتخصيص معايير الحماية وفق احتياجاتهم, ومع ذلك تواجه ميتا انتقادات مرتبطة بقدرتها على الحفاظ على سرية المعلومات الحساسة.

رغم التقدم الكبير الذي حققته Llama إلا أنها تواجه بعض الانتقادات, حيث تشير التقارير إلى أن ميزة السياق الطويل قد تؤدي في بعض الأحيان إلى تجاوز الضوابط, كما تعاني من نقص في الأداء مقارنة بمنافسيها, على سبيل المثال حقق نموذج Maverick 40% في اختبارات LiveCodeBench بينما حصل نموذج GPT-5 من أوبن إيه آي على 85%, يشكل التدريب على بيانات محمية بحقوق النشر قضية مثيرة للجدل رغم اعتبارات الاستخدام العادل التي تعتمدها المحاكم في الولايات المتحدة.