((Traduction automatisée par Reuters, veuillez consulter la clause de non-responsabilité https://bit.ly/rtrsauto))
(Ajoute des détails de Meta aux paragraphes 3 et 7, et des informations générales aux paragraphes 2, 4-6 et 8)
Meta Platforms META.O a publié samedi la dernière version de son grand modèle de langage (LLM) Llama, appelée Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick.
Meta a déclaré que Llama est un système d'intelligence artificielle multimodal. Les systèmes multimodaux sont capables de traiter et d'intégrer différents types de données, y compris le texte, la vidéo, les images et l'audio, et de convertir le contenu dans tous ces formats.
Meta a déclaré dans un communiqué que le Llama 4 Scout et le Llama 4 Maverick sont ses "modèles les plus avancés à ce jour" et "les meilleurs de leur catégorie pour la multimodalité"
Meta a ajouté que le Llama 4 Maverick et le Llama 4 Scout seront des logiciels libres. Meta a également indiqué qu'elle présentait en avant-première le Llama 4 Behemoth, qu'elle a qualifié de "l'un des LLM les plus intelligents au monde et le plus puissant à ce jour, qui servira d'enseignant pour nos nouveaux modèles"
Les grandes entreprises technologiques ont investi massivement dans l'infrastructure d'intelligence artificielle (AI) à la suite du succès du ChatGPT d'OpenAI, qui a modifié le paysage technologique et stimulé l'investissement dans l'apprentissage automatique.
The Information a rapporté vendredi que Meta avait retardé le lancement de la dernière version de son LLM parce que, pendant le développement, Llama 4 n'a pas répondu aux attentes de Meta en matière de critères techniques, en particulier pour les tâches de raisonnement et de mathématiques.
L'entreprise était également préoccupée par le fait que le Llama 4 était moins capable que les modèles d'OpenAI de mener des conversations vocales semblables à celles d'un être humain, ajoute le rapport.
Meta prévoit de dépenser jusqu'à 65 milliards de dollars cette année pour développer son infrastructure d'IA, alors que les investisseurs font pression sur les grandes entreprises technologiques pour qu'elles montrent le rendement de leurs investissements.
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