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A Meta Llama se estabelece como o principal modelo de inteligência artificial generativa da Meta, distinguindo-se no cenário tecnológico atual. Ao contrário de outras IAs proeminentes, como Claude da Anthropic, Gemini do Google, Grok da xAI e a maioria dos modelos ChatGPT da OpenAI – que são acessíveis principalmente via APIs – a série Llama adota uma abordagem mais “open”. Isso permite que desenvolvedores baixem e utilizem seus modelos com certas restrições, fomentando a inovação e a personalização em larga escala.
Para expandir o acesso e oferecer maior flexibilidade aos desenvolvedores, a Meta forjou parcerias estratégicas com provedores de nuvem líderes de mercado, incluindo AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. Essa colaboração garante que versões hospedadas em nuvem do Llama estejam prontamente disponíveis. Adicionalmente, a empresa mantém um “Llama cookbook”, um repositório de ferramentas, bibliotecas e receitas projetadas para auxiliar os desenvolvedores no ajuste fino, avaliação e adaptação dos modelos aos seus domínios específicos. Com as novas gerações, como Llama 3 e Llama 4, as funcionalidades se expandiram, incorporando suporte nativo multimodal e uma maior distribuição em ambientes de nuvem.
Meta Llama: Guia completo sobre a IA generativa open
Os modelos Llama constituem uma família de soluções de IA, e não um único produto isolado. A versão mais recente é o Llama 4, lançado em abril de 2025, que compreende três modelos distintos: Scout, Maverick e Behemoth. Cada um é desenhado com características específicas para atender a diversas demandas computacionais e de aplicação.
O modelo Scout apresenta 17 bilhões de parâmetros ativos, 109 bilhões de parâmetros totais e uma janela de contexto robusta de 10 milhões de tokens. Já o Maverick possui os mesmos 17 bilhões de parâmetros ativos, porém, com 400 bilhões de parâmetros totais e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. O Behemoth, que ainda não foi lançado publicamente, é esperado com 288 bilhões de parâmetros ativos e um impressionante total de 2 trilhões de parâmetros, prometendo capacidades avançadas para tarefas complexas. Em ciência de dados, tokens representam pequenas unidades de dados brutos, comparáveis às sílabas em uma palavra, como ‘fan’, ’tás’ e ‘tic’ na palavra “fantástico”.
A janela de contexto, ou contexto de um modelo, refere-se à quantidade de dados de entrada – por exemplo, texto – que o modelo pode considerar antes de gerar uma saída. Janelas de contexto amplas são cruciais para que os modelos não “esqueçam” informações recentes ou se desviem do tópico, evitando extrapolações incorretas. Contudo, contextos excessivamente longos podem, paradoxalmente, levar o modelo a negligenciar salvaguardas de segurança ou a gerar conteúdo que, apesar de coerente com a conversa, pode induzir a raciocínios errôneos por parte do usuário. Como referência, a janela de contexto de 10 milhões de tokens prometida pelo Llama 4 Scout equivale, aproximadamente, ao volume de texto de cerca de 80 romances medianos. O Llama 4 Maverick, com sua janela de 1 milhão de tokens, consegue processar o equivalente a aproximadamente oito romances.
Arquitetura e Treinamento Multimodal
Todos os modelos do Llama 4 foram submetidos a um treinamento extensivo utilizando vastas quantidades de dados não rotulados, que incluem textos, imagens e vídeos. Essa abordagem massiva permitiu que eles desenvolvessem uma compreensão visual abrangente. Adicionalmente, o treinamento foi realizado com base em 200 idiomas diferentes, segundo informações da Meta, o que amplia significativamente sua capacidade de processamento multilíngue.
Os modelos Llama 4 Scout e Maverick representam a primeira incursão da Meta em modelos nativamente multimodais de peso aberto. Sua arquitetura é baseada na técnica “mixture-of-experts” (MoE), que contribui para a redução da carga computacional e para aprimorar a eficiência tanto no treinamento quanto na inferência. Para exemplificar, o Scout incorpora 16 “especialistas” (ou módulos de conhecimento), enquanto o Maverick opera com 128 “especialistas”. O Llama 4 Behemoth, por sua vez, incluirá 16 especialistas e é descrito pela Meta como um modelo “professor” para os modelos menores, indicando seu papel estratégico no aprimoramento de outras versões. A série Llama 3, que precedeu o Llama 4, já incluía modelos como 3.1 e 3.2, amplamente utilizados para aplicações com ajuste fino de instruções e implantações em nuvem.
Assim como outros modelos de IA generativa, o Llama está capacitado a executar uma variedade de tarefas assistivas. Isso inclui desde atividades como programação e resolução de questões matemáticas básicas até a capacidade de sumarizar documentos em no mínimo 12 idiomas, como árabe, alemão, inglês, espanhol, francês, hindi, indonésio, italiano, português, tailandês, tagalo e vietnamita. Grande parte das tarefas baseadas em texto, como a análise de arquivos extensos como PDFs e planilhas, está dentro de suas capacidades. Além disso, todos os modelos Llama 4 suportam entrada de texto, imagem e vídeo, evidenciando suas funcionalidades multimodais.
Aplicações Específicas dos Modelos Llama 4
Cada versão do Llama 4 foi projetada para um tipo particular de utilização. O Llama 4 Scout é ideal para fluxos de trabalho extensos e análise de dados em larga escala. O Maverick, um modelo mais generalista, se destaca pelo equilíbrio entre poder de raciocínio e velocidade de resposta, tornando-o apropriado para tarefas de programação, criação de chatbots e uso como assistente técnico. Já o Behemoth foi concebido para pesquisa avançada, destilação de modelos e tarefas ligadas a ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM).
Os modelos Llama, inclusive o Llama 3.1, podem ser configurados para integrar aplicativos, ferramentas e APIs de terceiros para a realização de tarefas complexas. Por exemplo, eles são treinados para usar o Brave Search para responder perguntas sobre eventos recentes, a API Wolfram Alpha para consultas relacionadas a matemática e ciência, e um interpretador Python para validar código. Contudo, é fundamental ressaltar que a ativação e configuração dessas ferramentas requerem intervenção do usuário e não estão automaticamente habilitadas de fábrica.
Acessibilidade e Parcerias do Ecossistema Llama
Para os usuários que buscam interagir de forma mais direta com o Llama, sua tecnologia já está presente no chatbot Meta AI, disponível em plataformas populares como Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus e em Meta.ai, acessível em 40 países. Versões ajustadas do Llama são implementadas nas experiências de Meta AI em mais de 200 países e territórios. Os modelos Llama 4 Scout e Maverick podem ser acessados via Llama.com e por meio dos parceiros da Meta, incluindo a plataforma de desenvolvimento de IA Hugging Face. O modelo Behemoth permanece em fase de treinamento. Desenvolvedores que trabalham com Llama têm a possibilidade de baixar, utilizar ou otimizar o modelo em praticamente todas as plataformas de nuvem mais relevantes.
A Meta informa ter mais de 25 parceiros que hospedam o Llama, destacando nomes como Nvidia, Databricks, Groq, Dell e Snowflake. Embora a comercialização do acesso a modelos de código aberto não seja o principal modelo de negócios da Meta, a empresa gera receita através de acordos de participação nos lucros com os provedores de hospedagem desses modelos. Muitos desses parceiros também desenvolveram ferramentas e serviços adicionais baseados no Llama, que permitem aos modelos referenciar dados proprietários e operar com latências reduzidas. É importante frisar que a licença do Llama estabelece restrições quanto à sua implementação por desenvolvedores: criadores de aplicativos com mais de 700 milhões de usuários mensais são obrigados a solicitar uma licença especial à Meta, concedida a critério da empresa.
Imagem: Getty via techcrunch.com
Em maio de 2025, a Meta introduziu um programa inovador denominado “Llama for Startups”, com o objetivo de estimular a adoção de seus modelos Llama por novas empresas. Este programa oferece suporte da equipe Llama da Meta e acesso a oportunidades de financiamento, promovendo assim o crescimento e a aplicação da IA em projetos emergentes.
Ferramentas de Segurança e Prevenção de Riscos
Conjuntamente com o Llama, a Meta disponibiliza um conjunto de ferramentas robustas destinadas a aprimorar a segurança e a confiabilidade de seus modelos de IA. Estas incluem: Llama Guard, uma estrutura de moderação que detecta conteúdos problemáticos; Prompt Guard, uma ferramenta para proteger contra ataques de injeção de prompt; CyberSecEval, um pacote para avaliação de riscos de segurança cibernética; Llama Firewall, uma salvaguarda de segurança projetada para permitir a construção de sistemas de IA seguros; e Code Shield, que oferece suporte para filtragem de código inseguro gerado por LLMs durante a inferência.
O Llama Guard se empenha em identificar conteúdo potencialmente problemático, seja ele inserido ou gerado por um modelo Llama, abrangendo temas como atividade criminosa, exploração infantil, violações de direitos autorais, discurso de ódio, auto-mutilação e abuso sexual. Embora seja uma ferramenta fundamental, não representa uma solução completa; diretrizes anteriores da Meta já permitiram interações do chatbot que evoluíram para conversas sensuais ou românticas com menores, por exemplo, o que levanta a necessidade de revisão contínua e aprimoramento. Desenvolvedores podem customizar as categorias de conteúdo bloqueado e aplicar essas restrições a todos os idiomas suportados pelo Llama. Similarmente ao Llama Guard, o Prompt Guard tem a capacidade de bloquear textos destinados ao Llama, mas especificamente aqueles com a intenção de atacar o modelo ou induzi-lo a comportamentos indesejáveis. A Meta afirma que o Prompt Guard é capaz de se defender contra prompts explicitamente maliciosos, conhecidos como “jailbreaks”, que tentam contornar os filtros de segurança integrados do Llama, bem como prompts que contenham entradas injetadas. O Llama Firewall atua na detecção e prevenção de riscos como injeção de prompt, código inseguro e interações de ferramentas perigosas. Já o Code Shield contribui para mitigar sugestões de código inseguro e viabiliza a execução segura de comandos em sete linguagens de programação.
Em contraste, o CyberSecEval não é exatamente uma ferramenta, mas sim um conjunto de benchmarks utilizados para aferir a segurança do modelo. Ele permite avaliar o risco que um modelo Llama pode representar, conforme os critérios da Meta, para desenvolvedores de aplicativos e usuários finais em áreas como engenharia social automatizada e escalonamento de operações cibernéticas ofensivas. É essencial para a criação de sistemas de IA robustos e éticos, aspecto fundamental também defendido por instituições como o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) em seus frameworks para gestão de riscos de IA.
Riscos e Limitações do Llama
Assim como todos os modelos de IA generativa, o Llama vem acompanhado de riscos e limitações. Por exemplo, embora sua versão mais recente integre recursos multimodais, eles ainda estão primariamente restritos ao idioma inglês no momento. Observando um cenário mais amplo, a Meta utilizou um conjunto de dados que incluía e-books e artigos pirateados para o treinamento de seus modelos Llama. Recentemente, um juiz federal proferiu uma decisão favorável à Meta em uma ação judicial de direitos autorais movida por 13 autores, julgando que o uso de obras protegidas para treinamento se enquadra na doutrina do “uso justo”. Contudo, se um trecho protegido por direitos autorais for replicado pelo Llama e utilizado em um produto, o usuário final poderia incorrer em violação de direitos autorais e estar sujeito a responsabilidade.
De forma igualmente controversa, a Meta realiza o treinamento de sua IA usando posts, fotos e legendas do Instagram e Facebook, dificultando para os usuários o processo de exclusão (opt-out) dessa coleta de dados. A programação é outra área que exige cautela ao utilizar o Llama. Isso ocorre porque o Llama, e possivelmente mais do que alguns de seus concorrentes em IA generativa, pode produzir código com bugs ou vulnerabilidades de segurança. Em avaliações como o LiveCodeBench, que mede o desempenho de modelos de IA em problemas de programação competitiva, o modelo Llama 4 Maverick da Meta obteve uma pontuação de 40%. Essa marca é inferior aos 85% do GPT-5 da OpenAI e aos 83% do Grok 4 Fast da xAI, ressaltando a necessidade de revisão humana. É sempre recomendado que um especialista humano revise qualquer código gerado por IA antes de sua implementação em serviços ou softwares.
Por fim, à semelhança de outros modelos de IA, o Llama ainda pode gerar informações que, embora soem plausíveis, são falsas ou enganosas, seja em contextos de codificação, orientações legais ou conversas emotivas com personas de IA. Esse é um desafio persistente para a inteligência artificial, que exige vigilância e constante aperfeiçoamento.
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Este guia detalhado sobre a Meta Llama fornece uma compreensão abrangente das suas capacidades, versões mais recentes, medidas de segurança e também das suas limitações, desde o seu lançamento em 8 de setembro de 2024 e suas atualizações regulares. Para se manter atualizado sobre as tendências e análises aprofundadas no campo da tecnologia e inovações em inteligência artificial, convidamos você a continuar explorando nossa seção de Análises.
Crédito da imagem: Artificial Analysis
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