A Meta AI, a assistente virtual de inteligência artificial da dona do Facebook, Instagram e WhatsApp, já está ativa no Brasil. Esse chatbot está disponível tanto nos aplicativos da Meta quanto no site oficial da empresa. Dá para acessar a plataforma com um atalho, que se comporta como uma barra de pesquisa ou até como um contato no app de mensagens.
Com a Meta AI, é possível pedir criação de textos, imagens, recomendações e até bater um papo sobre quase tudo, com respostas em tempo real. No entanto, apesar das diversas funções, o lançamento não foi isento de críticas: muitos usuários brasileiros acabaram brincando com os “erros” e as interpretações literais nas criações do robô.
Chatbot ou modelo de linguagem?
Antes de entender como a Meta AI funciona, vale esclarecer alguns conceitos. Um chatbot é diferente de um modelo de linguagem, embora ambos estejam bem interligados no mundo da IA.
Os modelos de linguagem de grande porte, ou LLMs (Large Language Models), são a base de uma IA moderna. Eles reúnem algoritmos, parâmetros e um enorme conjunto de dados que permite ao sistema aprender e melhorar ao longo do tempo. Esses modelos são treinados para uma série de tarefas, como gerar textos, imagens e até vídeos, tudo de forma natural e adaptada aos comandos do usuário.
Já o chatbot é o serviço final, a interface que nos permite interagir com esses modelos de linguagem. Um bom exemplo é o ChatGPT da OpenAI, que usa atualmente o modelo GPT-4. Por isso, quando interagimos com o ChatGPT, estamos na verdade conversando com um serviço que exibe as capacidades de um modelo de linguagem.
Meta AI usa o Llama 3
A Meta AI é baseada no modelo de linguagem Llama 3, desenvolvido pela própria Meta. Este modelo possui até 400 bilhões de parâmetros e está pré-treinado com dados de fontes diversas, como a web e redes sociais. Além disso, o Llama 3 é multilíngue e multimodal, o que significa que ele consegue lidar com conteúdos variados, de texto a imagens, e até possui certa habilidade para gerar código.
A chegada da Meta AI ao Brasil atrasou um pouco devido à necessidade de ajustes, principalmente porque o uso de dados de redes sociais (como postagens no Instagram) não foi esclarecido ao público anteriormente.
