Meta julkaisee Llama 4:n: nyt saatavilla AWS:lle, jossa on edistynyt multimodaalinen tekoäly

Meta on ottanut tärkeän askeleen laajentumisstrategiassaan Inteligencia keinotekoinen Llama 4:n, sen seuraavan sukupolven laajamittaisten kielimallien (LLM) virallisen käyttöönoton myötä on nyt saatavilla Amazon Web Services (AWS).

Nämä mallit, joista Scout ja Maverick erottuvat, on suunniteltu paitsi parantamaan tekstinkäsittelyä, myös yhdistämään multimodaalisia ominaisuuksia, eli käsittelemään tekstiä ja kuvia samanaikaisesti korkealla tehokkuudella.

Scout- ja Maverick-mallit: suunnittelu ja tarkoitus

Llama 4 Scout ja Maverick, sarjan kaksi ensimmäistä mallia, on jo integroitu AWS:ään SageMaker JumpStartin avulla, jolloin kehittäjät ja organisaatiot voivat alkaa testata tai integroida ratkaisujaan suoraan tältä alustalta.

Scoutille on ominaista sen kyky ylläpitää jopa 10 miljoonan tokenin kontekstiikkunaa, jotain ennennäkemätöntä tähän asti yleisön saatavilla olevien mallien alalla. Tämä tekee siitä ihanteellisen vaihtoehdon analysointitehtäviin, joihin liittyy suuria tietomääriä, kuten suuria asiakirjoja tai kooditiedostoja. Jos tarvitset lisätietoja suurten tietomäärien käsittelystä, voit tutustua oppaaseemme vianmääritys Windowsissa.

Maverick puolestaan ​​tarjoaa erinomaisen suorituskyvyn loogisissa päättelytehtävissä, ohjelmointi ja tekstin ymmärtämiseen. Vaikka siinä on yhteensä 400 miljardia parametria, se aktivoi vain 17 miljardia tehtävää kohden tehokkaan arkkitehtuurinsa ansiosta, joka tunnetaan nimellä "asiantuntijoiden sekoitus" (MoE).

Molemmilla malleilla on yhteinen ero: ne ovat natiivisti multimodaalisia.. Tämä tarkoittaa, että he voivat ymmärtää ja luoda vastauksia, jotka yhdistävät tekstiä ja kuvia johdonmukaisella tavalla. Tämä ominaisuus on erityisen hyödyllinen konteksteissa, kuten visuaalisessa analyysissä, sisällön kuvauksessa tai älykkäissä avustajissa, jotka vaativat monipuolisempaa kontekstuaalista ymmärrystä.

Mixture of Experts Arkkitehtuuri: tehokkuus etusijalla

Yksi Llama 4:n arkkitehtuurin innovatiivisimmista elementeistä on erikoisasiantuntijoiden käyttö, jossa mallin eri osat aktivoidaan suoritettavan tehtävän luonteesta riippuen.

Tämä segmentointi sallii vain pienten osien mallin aktivoinnin kussakin päättelyssä, mikä vähentää merkittävästi laskentaresurssien kulutusta ilman, että tulos kärsii. Vaikka Scoutilla on 16 asiantuntijaa, Maverick työllistää 128. Molemmissa tapauksissa asiantuntijoiden samanaikainen käyttö on kuitenkin rajallista, mikä parantaa suorituskykyä entisestään. Tämä rakenne mahdollistaa myös mallin jakamisen vaatimattomampiin arkkitehtuureihin, kuten yhdelle GPU:lle NVIDIA H100.

Tämän tehokkuuden ansiosta Llama 4 on varteenotettava vaihtoehto paitsi suurille yrityksille, joilla on edistynyt infrastruktuuri, myös kehittäjille, joilla on rajallisemmat resurssit ja jotka haluavat sisällyttää laadukasta tekoälyä projekteihinsa.

Saatavuus AWS:ssä: SageMaker ja Amazon Bedrock

Tällä hetkellä Llama 4:ää voi nyt käyttää SageMaker JumpStartin kautta, AWS-työkalu, joka on suunniteltu helpottamaan koulutettujen mallien testaamista ja käyttöönottoa ilman tarvetta kehittää monimutkaisia ​​ympäristöjä tyhjästä.

Lisäksi on ilmoitettu, että Llama 4 tulee lähiviikkoina saataville palvelimettomana mallina Amazon Bedrockissa., joka mahdollistaa sen käytön pyynnöstä ilman, että palvelimia tarvitsee hallita tai skaalata manuaalisesti.

Amazon Bedrock on asettanut itsensä ihanteelliseksi vaihtoehdoksi integroitavaksi Generatiivinen tekoäly sovelluksissa murehtimatta taustalla olevasta infrastruktuurista. Tämän lisäyksen myötä Meta ja AWS vahvistavat yhteistyötään tuodakseen edistyneitä ratkaisuja useammille käyttäjille joustavalla ja turvallisella tavalla.

Integraatio, ominaisuudet ja rajoitukset

Sen lisäksi, että Llama 4 -mallit ovat saatavilla AWS:ssä, ne voidaan myös ladata alustoilta, kuten Hugging Face tai viralliselta Meta-sivustolta, jolloin kehittäjät voivat mukauttaa ne omiin infrastruktuureihinsa.

Helppokäyttöisemmissä sovelluksissa, kuten Meta AI -avustaja integroituna WhatsApp, Instagram o Messenger, Scout ja Maverick ovat jo käytössä loppukäyttäjälähtöisellä toteutuksella. Joillakin alueilla, kuten Euroopan unionissa, tietyt sääntelyrajoitukset rajoittavat kuitenkin sen täyttä käyttöönottoa.

Ympäristöstä riippuen mallit tarjoavat kvantisoituja ja optimoituja versioita eri tyypeille laitteisto. Tämä suosii sen suorittamista sekä tehokkaissa datakeskuksissa että perinteisemmissä laitteissa. Lisätietoja laitteiston optimoinnista on artikkelissamme RJ45-kaapeleita.

Turvallisuuden kannalta Llama 4 sisältää työkaluja, kuten Prompt Guard ja Llama Guard, jonka Meta on kehittänyt estämään sopimattomia vastauksia ja vahvistamaan suojaa haitallista käyttöä vastaan.

Tulevat kehitystyöt: Behemoth ja LlamaCon

Meta on vahvistanut kahden muun kehitteillä olevan mallin olemassaolon: Llama 4 Reasoning ja Llama 4 Behemoth. Jälkimmäistä, lähes kahdella miljardilla parametrilla ja opetusarkkitehtuurilla, on käytetty perustana Scoutin ja Maverickin koulutukselle yhteistislaustekniikoiden avulla.

Behemoth on osoittanut erinomaista suorituskykyä arvioinneissa, kuten GPQA Diamond ja MATH-500, ylittää jopa edistyneet mallit, kuten GPT-4.5 ja Claude Sonnet 3.7.

LlamaCon-tapahtuma, joka on suunniteltu pidettäväksi 29. huhtikuuta, on näyttämö, jossa kerrotaan Llama 4 -perheen tiekartan lisäkehityksistä, mukaan lukien mahdolliset uudet versiot ja yhteistyömahdollisuudet avoimen lähdekoodin ekosysteemissä.

Meta on myös vahvistanut keskittymistään avoimeen lähdekoodiin, jolloin tekninen yhteisö voi käyttää näitä malleja, testata ja edistää niiden kehitystä., yhteistyössä NVIDIAn, AMD:n, AWS:n, Microsoft Azuren ja muiden alan avaintoimijoiden kanssa.

Tällä strategialla Llama 4 ei ainoastaan ​​pyri asettumaan edistyneenä teknisenä ratkaisuna, vaan myös avoimena, joustavana ja turvallisena panoksena tekoälyn kehittämiseen useissa käyttötilanteissa.

Integroituminen AWS:ään, multimodaalisten toimintojen sisällyttäminen, tehokas arkkitehtuuri ja kasvavan yhteisön tuki, Llama 4 on nousemassa yhdeksi täydellisimmistä ja saavutettavimmista ehdotuksista nykyisessä tekoälymaailmassa. Metan ja Amazonin yhteistyö on virstanpylväs, joka lupaa yksinkertaistaa edistyneiden mallien saatavuutta ilman monimutkaista infrastruktuuria tai suhteettomia investointeja.