Meta AI, Meta Platforms (पूर्व में Facebook, Inc.) का एक शोध प्रभाग है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और संवर्धित वास्तविकता प्रौद्योगिकियों का विकास करता है। 2025 तक, यह मेनलो पार्क, लंदन, न्यूयॉर्क शहर, पेरिस, सिएटल, पिट्सबर्ग, तेल अवीव और मॉन्ट्रियल में कार्यस्थल बनाए रखता है। यह प्रभाग मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में अपने ओपन-सोर्स योगदानों के लिए जाना जाता है, जिसमें PyTorch फ्रेमवर्क और लार्ज लैंग्वेज मॉडल का Llama परिवार शामिल है, साथ ही Meta के सोशल नेटवर्किंग उत्पादों में एकीकृत Meta AI वर्चुअल असिस्टेंट के लिए भी जाना जाता है।
Meta AI की उत्पत्ति 2013 में हुई, जब Facebook ने Yann LeCun के निर्देशन में Facebook AI Research (FAIR) की स्थापना की। अगले दशक में, FAIR एक वैश्विक शोध संगठन के रूप में विकसित हुआ, जिसने जनरेटिव एआई, कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों में प्रभावशाली कार्य प्रकाशित किए। 2025 में, Meta ने अपने एआई प्रयासों को Meta Superintelligence Labs के अंतर्गत पुनर्गठित किया, जिसने FAIR, लार्ज लैंग्वेज मॉडल विकास टीमों और अन्य एआई शोध एवं उत्पाद समूहों को समेकित किया।
इतिहास
Meta AI की स्थापना 2013 में Facebook AI Research (FAIR) के रूप में हुई थी। प्रयोगशाला का निर्देशन Yann LeCun ने 2018 तक किया, जब Jérôme Pesenti उनके उत्तराधिकारी बने। LeCun के नेतृत्व में, FAIR स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण और जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क में अग्रणी शोध के साथ-साथ दस्तावेज़ वर्गीकरण, मशीन अनुवाद और कंप्यूटर विज़न में योगदान के लिए जाना जाने लगा।
2016 में, FAIR ने fastText जारी किया, जो कुशल टेक्स्ट वर्गीकरण और शब्द प्रतिनिधित्व सीखने के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। FastText ने कैरेक्टर n-grams पर आधारित विधियाँ पेश कीं, जिन्होंने रूपात्मक रूप से समृद्ध भाषाओं पर प्रदर्शन में सुधार किया और मानक हार्डवेयर पर तेज़ प्रशिक्षण सक्षम किया।
2017 में, FAIR ने PyTorch जारी किया, जो Torch लाइब्रेरी पर निर्मित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। PyTorch के डायनामिक कम्प्यूटेशन ग्राफ और Python-प्रथम डिज़ाइन ने इसे शैक्षणिक शोध और उद्योग दोनों में व्यापक रूप से अपनाया, जिससे यह TensorFlow के साथ डीप लर्निंग के लिए प्रमुख फ्रेमवर्क में से एक बन गया।
2021 में Facebook, Inc. के Meta Platforms के रूप में रीब्रांडिंग के बाद, FAIR ने Meta की फंडामेंटल एआई रिसर्च टीम के रूप में कार्य जारी रखा। 2023 में, Meta ने कंपनी के Llama मॉडल पर आधारित Meta AI असिस्टेंट पेश किया और इसे अपने सोशल नेटवर्किंग उत्पादों में एकीकृत किया। 2025 में, Meta ने अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयासों को Meta Superintelligence Labs के अंतर्गत पुनर्गठित किया, जिसने FAIR, लार्ज लैंग्वेज मॉडल विकास टीमों और अन्य एआई शोध एवं उत्पाद समूहों को एक साथ लाया।
वर्चुअल असिस्टेंट
Meta AI टीम द्वारा विकसित वर्चुअल असिस्टेंट का भी नाम है। असिस्टेंट को Meta के सोशल नेटवर्किंग उत्पादों, जिसमें Facebook, Instagram और WhatsApp शामिल हैं, में एक चैटबॉट के रूप में एकीकृत किया गया है, और यह एक स्टैंड-अलोन ऐप के रूप में भी उपलब्ध है। वैकल्पिक सशुल्क सदस्यताएँ असिस्टेंट की क्षमताओं के लिए उच्च उपयोग सीमाएँ प्रदान करती हैं।
वर्चुअल असिस्टेंट Ray-Ban Meta स्मार्टग्लासेस की दूसरी पीढ़ी पर पहले से इंस्टॉल था, और एक अपडेट के बाद ग्लासेस के कैमरों से इनपुट शामिल कर सकता है। यह Quest 2 और नए हेड-माउंटेड डिस्प्ले (HMD) पर भी उपलब्ध है।
मई 2024 से, चैटबॉट ने विभिन्न आउटलेट्स से समाचारों का सारांश मूल लेखों से सीधे लिंक किए बिना प्रस्तुत किया है, जिसमें कनाडा भी शामिल है, जहाँ उसके प्लेटफार्मों पर समाचार लिंक प्रतिबंधित हैं। बिना मुआवजे और श्रेय के समाचार सामग्री का यह उपयोग नैतिक और कानूनी चिंताएँ उठाता है, विशेष रूप से जब Meta अपने प्लेटफार्मों पर समाचारों की दृश्यता कम करना जारी रखता है।
शोध
Meta AI का शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई क्षेत्रों में फैला हुआ है, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न और एआई अवसंरचना शामिल हैं। प्रभाग शैक्षणिक मंचों पर व्यापक रूप से प्रकाशित करता है और अपने कई उपकरणों और मॉडलों को ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर के रूप में जारी करता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
Meta AI के शोध क्षेत्रों में से एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण है, जिसमें मशीन अनुवाद, प्राकृतिक भाषा निर्माण और प्रश्न उत्तरण शामिल हैं। 2023 में, Meta AI टीम ने Seamless नामक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडलों का एक सेट जारी किया, जो वास्तविक समय में आवाज़ अनुवाद सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। 2024 में, Meta AI के शोधकर्ताओं सहित एक टीम ने उन भाषाओं के लिए मशीन अनुवाद विकसित करने के बारे में एक पेपर प्रकाशित किया जो आमतौर पर मशीन अनुवाद द्वारा समर्थित नहीं हैं। जर्नल Nature में एक संपादकीय लेख ने पेपर पर टिप्पणी की, जिसमें मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकी के विकास और अनुप्रयोग में भाषाओं में विशेषज्ञता रखने वाले लोगों को शामिल करने के महत्व पर जोर दिया गया।
#### Galactica
Galactica एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) है जो वैज्ञानिक पाठ उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह 15 नवंबर 2022 से तीन दिनों के लिए उपलब्ध था, जब तक कि नस्लवादी और गलत सामग्री उत्पन्न करने के कारण इसे वापस नहीं ले लिया गया। मॉडल का उद्देश्य वैज्ञानिकों को विशाल साहित्य को नेविगेट करने में मदद करना था, लेकिन प्रशंसनीय लगने वाले लेकिन गलत आउटपुट उत्पन्न करने की इसकी प्रवृत्ति ने सार्वजनिक आलोचना और इसके त्वरित निष्कासन को जन्म दिया।
#### Llama
Llama एक LLM है जिसे फरवरी 2023 में जारी किया गया था। जनवरी 2026 तक, सबसे हालिया रिलीज़ Llama 4 है। Llama परिवार को ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जिससे यह ओपनएआई और गूगल डीपमाइंड के स्वामित्व वाले मॉडलों के विकल्प चाहने वाले शोधकर्ताओं और स्टार्टअप्स के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बन गया है। Llama मॉडल का उपयोग चैटबॉट से लेकर कोड जनरेशन तक कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए किया गया है, और इसने फाइन-ट्यून किए गए वेरिएंट के व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा दिया है।
Muse
अप्रैल 2026 में, Meta Superintelligence Labs ने Muse परिवार का पहला मॉडल Muse Spark पेश किया। Muse Spark एक मल्टीमॉडल तर्क मॉडल है जिसे टूल उपयोग, दृश्य तर्क और मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो सहित कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। Meta ने बाद में Muse Image और Muse Video सहित विशेष मॉडलों के साथ परिवार का विस्तार किया, जो छवि और वीडियो निर्माण एवं समझ पर केंद्रित हैं।
एआई अवसंरचना
Meta ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोध और तैनाती के लिए बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग अवसंरचना विकसित की है। 2022 में, इसने AI Research SuperCluster (RSC) पेश किया, जो एक GPU-आधारित सुपरकंप्यूटर है जिसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न सहित क्षेत्रों में बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। RSC का निर्माण हजारों Nvidia GPUs और एक उच्च-बैंडविड्थ इंटरकनेक्ट के साथ किया गया था ताकि सैकड़ों अरबों पैरामीटर वाले मॉडलों के प्रशिक्षण का समर्थन किया जा सके।
Meta अपने आंतरिक वर्कलोड के लिए Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) परिवार के कस्टम एआई एक्सेलेरेटर भी विकसित करता है, जबकि Nvidia GPUs के बड़े क्लस्टर का उपयोग जारी रखता है। MTIA चिप्स को Meta के विशिष्ट अनुशंसा और रैंकिंग मॉडलों के लिए अनुमान और प्रशिक्षण को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे तृतीय-पक्ष हार्डवेयर पर निर्भरता कम होती है।
विवाद
फ्रांसीसी मीडिया आउटलेट Mediapart ने रिपोर्ट दी कि 2022 में, Facebook की मूल कंपनी ने अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रशिक्षित करने के लिए पायरेट साइट LibGen द्वारा संचित कार्यों का अवैध रूप से उपयोग किया। रिपोर्ट में आरोप लगाया गया कि Meta ने कॉपीराइट की गई पुस्तकों और शैक्षणिक पेपरों के भंडार LibGen से प्राप्त एक डेटासेट का बिना प्राधिकरण के उपयोग किया। Meta ने विशिष्ट विवरणों की सार्वजनिक रूप से पुष्टि या खंडन नहीं किया, लेकिन इस घटना ने लार्ज लैंग्वेज मॉडल के प्रशिक्षण में कॉपीराइट सामग्री के उपयोग के बारे में चल रही बहसों को उजागर किया।
यह भी देखें
संदर्भ
(स्रोत तथ्य प्रदान किए गए; कोई बाहरी लिंक नहीं।)
बाहरी लिंक
(निर्देशों के अनुसार कोई बाहरी URL नहीं।)