Welche KI-Tools hat META?
Meta hat eine beeindruckende Reihe an KI-Tools und Projekten entwickelt. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten:
Große Sprachmodelle (LLMs) & Generative KI:
- Llama (Large Language Model Meta AI): Dies ist wahrscheinlich Metas bekanntestes KI-Modell.
- Llama 2: Eine Open-Source-LLM-Suite, die für Forschung und kommerzielle Nutzung verfügbar ist. Sie ist darauf ausgelegt, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren und kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, darunter Textzusammenfassung, Codegenerierung, Chatbots und mehr. Llama 2 ist in verschiedenen Größen erhältlich.
- Llama 3: Die neueste Generation der Llama-Modelle, die im April 2024 veröffentlicht wurde. Sie bietet verbesserte Leistung und Fähigkeiten im Vergleich zu Llama 2 und ist ebenfalls Open Source.
- Code Llama: Eine spezialisierte Version von Llama, die für Codegenerierung und Code-Vervollständigung trainiert wurde. Sie kann in verschiedenen Programmiersprachen arbeiten.
- AudioCraft: Eine Familie von generativen KI-Modellen für Audio, die in der Lage sind, Musik, Soundeffekte und gesprochene Sprache aus Textbeschreibungen zu erzeugen. Dazu gehören:
- MusicGen: Erzeugt Musik aus Text.
- AudioGen: Erzeugt Soundeffekte aus Text.
- EnCodec: Ein Kompressionsmodell für Audio.
- Make-A-Video: Ein Modell, das Textbeschreibungen in kurze, hochauflösende Videos umwandelt.
- Segment Anything Model (SAM): Ein leistungsstarkes Modell zur Bildsegmentierung, das in der Lage ist, Objekte in Bildern und Videos mit hoher Präzision zu identifizieren und zu maskieren, selbst bei Objekten, die es noch nie zuvor gesehen hat.
Forschung und Infrastruktur:
- PyTorch: Eine führende Open-Source-Machine-Learning-Bibliothek (ursprünglich von Facebook entwickelt), die von Forschern und Entwicklern weltweit intensiv genutzt wird. Sie ist ein Rückgrat für viele von Metas eigenen KI-Projekten.
- FAIR (Facebook AI Research): Metas interne Forschungsabteilung, die an bahnbrechender KI-Forschung arbeitet, von der viele der oben genannten Tools stammen.
- DINO (Self-supervised learning with Vision Transformers): Ein Framework für selbstüberwachtes Lernen, das Vision Transformer nutzt, um Bilder ohne menschliche Annotationen zu lernen.
- SEER (Self-supervised learning on 1 billion images): Ein weiteres Projekt im Bereich des selbstüberwachten Lernens, das auf einer enormen Menge unbeschrifteter Bilder trainiert wurde.
Anwendungen und Dienste (oft unter Verwendung der oben genannten Tools):
- AI-gesteuerte Empfehlungssysteme: In allen Meta-Produkten (Facebook, Instagram, WhatsApp) werden KI-Systeme eingesetzt, um Nutzern personalisierte Inhalte, Anzeigen und Verbindungen zu empfehlen.
- Spam- und Missbrauchsbekämpfung: KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Erkennung und Entfernung von schädlichen Inhalten, Spam und Fake News.
- Sprachübersetzung: In Messenger und anderen Diensten kommen KI-basierte Übersetzungstools zum Einsatz.
- Virtuelle Assistenten / Chatbots: Meta forscht aktiv an intelligenteren Konversations-KIs.
- Avatare und Metaverse-Technologien: Für das Metaverse sind ausgeklügelte KI-Tools erforderlich, um realistische Avatare, Interaktionen und virtuelle Welten zu schaffen. Dazu gehören computer vision für Gestenerkennung, Sprachverarbeitung für Kommunikation und generative KI für die Inhaltserstellung.
- Quest AI: KI, die in Metas VR-Headsets (Quest) integriert ist, um Hand-Tracking, Umgebungsverständnis und andere VR-Erlebnisse zu verbessern.
Offene Entwicklung und Community:
Ein großer Teil von Metas KI-Strategie ist es, viele seiner Modelle und Forschungsergebnisse Open Source zu machen. Dies fördert die Zusammenarbeit, beschleunigt die Forschung und ermöglicht es einer breiteren Entwicklergemeinschaft, innovative Anwendungen auf der Grundlage von Metas KI-Technologien zu entwickeln.
Diese Liste ist nicht erschöpfend, da Meta ständig neue KI-Tools und Forschungsergebnisse veröffentlicht. Sie gibt jedoch einen guten Überblick über die Breite und Tiefe von Metas Engagement im Bereich der Künstlichen Intelligenz.