szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
Meta AI (tsz. Meta AIs)
- (informatika) A Meta AI (korábban: Facebook AI Research, FAIR) a Meta Platforms (korábban: Facebook Inc.) mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatóintézete. Célja a mesterséges intelligencia alapkutatásának előmozdítása, és olyan technológiák fejlesztése, amelyek értelmes, tanulékony, általános intelligenciával rendelkező rendszerekhez vezethetnek.
Meta AI kutatásai nemcsak Facebook-termékekben jelennek meg (pl. hírfolyam, Messenger, Instagram ajánlások), hanem az egész AI-kutatási közösség számára is értékesek, mivel sok kutatásuk nyílt forráskódú és publikus.
Célok és küldetés
Meta AI célkitűzései:
- Általános mesterséges intelligencia (AGI) felé vezető alapkutatás
- A nyelv, látás, hallás és mozgás feldolgozásának mélyebb megértése
- Nyílt tudomány támogatása: adatok, modellek, kód megosztása
- Az emberi tanulás mintázatainak gépi adaptálása (pl. önfelügyelt tanulás)
Főbb kutatási területek
1. Nyers szenzoros bemenet feldolgozása
- Képfeldolgozás (computer vision)
- Beszédfelismerés és -generálás
- Multimodális tanulás (kép + szöveg + hang együtt)
2. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
- Gépi fordítás
- Nagy nyelvi modellek (pl. LLaMA)
- Kontextus-függő válaszadás, kérdés-válasz rendszerek
3. Önfelügyelt tanulás (Self-Supervised Learning)
- Nem címkézett adatokból tanulás
- Példa: képrészletek előrejelzése, szövegek kiegészítése
4. Megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning)
- Játékos tanulás
- Autonóm robotok viselkedésének optimalizálása
5. Etikus MI és társadalmi hatások
- Elfogultság csökkentése
- Adatvédelem és transzparencia
- Nyelvi sokféleség támogatása
Kiemelkedő projektek és eszközök
Meta saját nagy nyelvi modellje – nyíltan elérhető kutatási célokra. Hatékonyabb, kisebb, és kevésbé erőforrásigényes, mint pl. a GPT-3.
2. Segment Anything (SAM)
Kép szegmentálási modell, amely „bármit képes kijelölni” képeken – erős alap AI-látás modellekhez.
3. DINO / DINOv2
Önfelügyelt tanulási keretrendszer képek reprezentációjának elsajátítására címkézett adatok nélkül.
4. PyTorch
Meta AI fejlesztette az iparági szabvánnyá vált nyílt forráskódú deep learning könyvtárat – ma az egyik legelterjedtebb keretrendszer kutatók és fejlesztők körében.
5. FAIRSEQ
NLP-re optimalizált keretrendszer (pl. gépi fordítás, szövegmodellek) – támogatja a Transformer, BART, wav2vec modelleket is.
Fontos modellek
| Modell
|
Funkciója
|
Jellemzők
|
| LLaMA
|
Nagy nyelvi modell
|
Kisebb, gyorsabb, kutatásbarát
|
| wav2vec 2.0
|
Beszédfelismerés önfelügyelten
|
Kiváló eredmények kevés címkével
|
| DINOv2
|
Vizuális reprezentáció tanulása
|
Képfeldolgozás címkék nélkül
|
| BART
|
Generatív NLP modell (szövegkiegészítés, QA)
|
Bidirekcionális + autoregresszív
|
Játék és mesterséges intelligencia
Meta AI fejlesztett olyan rendszereket is, amelyek komplex játékokat tanultak meg:
- Diplomacy AI (Cicero) – az első MI, amely emberi szinten tárgyal egy stratégiai játékban
- NetHack Learning Environment – klasszikus roguelike játék, komplex környezet az RL számára
Etikai és társadalmi felelősségvállalás
Meta AI külön figyelmet fordít az MI felelősségteljes fejlesztésére:
- Kutatnak bias (elfogultság), fairness (igazságosság) és marginalizált nyelvek támogatására
- Fejlesztenek eszközöket a modellmagatartás értékelésére
- Támogatják a soknyelvű NLP-t (pl. afrikai nyelvek, kis nyelvek integrálása)
Tudományos hozzájárulások
Meta AI kutatói rendszeresen publikálnak a vezető konferenciákon:
- NeurIPS
- ICML
- ICLR
- CVPR
- ACL
- EMNLP
Sok modelljük és adatkészletük nyílt hozzáférésű, és számos iparági szabványt ők alapoztak meg (pl. PyTorch, Detectron2, XLM-R).
Összefoglalás
| Tulajdonság
|
Leírás
|
| Fejlesztő
|
Meta Platforms (Facebook)
|
| Fő keretrendszer
|
PyTorch
|
| Fő kutatási irányok
|
NLP, számítógépes látás, önfelügyelt tanulás, megerősítéses tanulás
|
| Ismert modellek
|
LLaMA, SAM, DINO, wav2vec, BART
|
| Alkalmazási területek
|
Chatbotok, fordítás, képfeldolgozás, játék, beszédtechnológia
|
| Etikai fókusz
|
Bias, adatvédelem, soknyelvűség
|
Záró gondolat
A Meta AI az egyik legjelentősebb szereplő a globális mesterséges intelligencia kutatásban. Innovációi – mint a LLaMA, a SAM, vagy a wav2vec – nemcsak saját termékeiket teszik okosabbá, hanem az egész tudományos közösséget előreviszik. Nyílt tudománypárti szemléletük és technológiai hozzájárulásaik kulcsfontosságúak az MI fejlődésében.