شرح Meta Llama 4: نظرة معمقة

ما هو Meta Llama 4؟

يمثل Meta Llama 4 قفزة كبيرة إلى الأمام في تكنولوجيا نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، حيث يتميز بقدرات متعددة الوسائط تمكنه من معالجة وتفسير النصوص والصور وبيانات الفيديو. يتجاوز هذا النموذج من الجيل الرابع الحواجز اللغوية من خلال دعم العديد من اللغات من جميع أنحاء العالم.

يتمثل الابتكار الرئيسي في نماذج Llama 4 في اعتماد بنية خليط من الخبراء، وهي الأولى من نوعها في عائلة Llama. تعمل هذه البنية بشكل ديناميكي على تنشيط مجموعة فرعية فقط من إجمالي المعلمات لكل رمز إدخال، مما يحقق توازنًا متناغمًا بين القوة والكفاءة.

في حين أن ترخيص مجتمع Llama 4 غير معترف به رسميًا على أنه ترخيص معتمد من مبادرة المصادر المفتوحة (Open Source Initiative)، إلا أن Meta تصف نماذج Llama 4 الخاصة بها بأنها مفتوحة المصدر. يمنح الترخيص حقوق استخدام وتعديل مجانية لنماذج Llama 4، مع مراعاة بعض القيود. اعتبارًا من أبريل 2025، تم تحديد الحد الأقصى بـ 700 مليون مستخدم شهريًا، وبعد ذلك يلزم الحصول على ترخيص تجاري.

تتكون تشكيلة Llama 4 من ثلاثة إصدارات أساسية: Scout وMaverick وBehemoth. تم إطلاق Scout وMaverick في وقت واحد، بينما لا يزال Behemoth قيد التطوير. تختلف هذه النماذج اختلافًا كبيرًا في مواصفاتها:

• Llama 4 Scout: يتميز بـ 17 مليار معلمة نشطة، و16 خبيرًا، و109 مليارات معلمة إجمالية، ونافذة سياق تبلغ 10 ملايين رمز، وتاريخ توقف للمعرفة في أغسطس 2024.
• Llama 4 Maverick: يتميز أيضًا بـ 17 مليار معلمة نشطة، ولكنه يضم 128 خبيرًا، و400 مليار معلمة إجمالية، ونافذة سياق تبلغ مليون رمز، ونفس تاريخ توقف المعرفة مثل Scout.
• Llama 4 Behemoth: الأقوى بين الثلاثة، مع 288 مليار معلمة نشطة، و16 خبيرًا، و2 تريليون معلمة إجمالية، ونافذة سياق غير محددة وتاريخ توقف للمعرفة.

قدرات Meta Llama 4

تفتح نماذج Meta Llama 4 مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك:

• الوسائط المتعددة الأصلية: القدرة على فهم النصوص والصور ومقاطع الفيديو في وقت واحد. يتيح ذلك للنموذج استخلاص السياق والمعنى من مصادر المعلومات المتنوعة.
• تلخيص المحتوى: يمكن لنماذج Llama 4 تكثيف المعلومات بكفاءة من أنواع المحتوى المختلفة، وهو جانب حاسم في الفهم متعدد الوسائط. على سبيل المثال، يمكن للنموذج تحليل مقطع فيديو واستخراج المشاهد الرئيسية وإنشاء ملخص موجز للمحتوى.
• معالجة السياق الطويل: تم تصميم Llama 4 Scout خصيصًا لمعالجة كميات كبيرة من المعلومات، وذلك بفضل نافذة السياق الواسعة التي تبلغ 10 ملايين رمز. هذه القدرة لا تقدر بثمن لمهام مثل تحليل الأوراق البحثية المطولة أو معالجة المستندات المطولة.
• النموذج متعدد اللغات: تُظهر جميع نماذج Llama 4 إتقانًا متعدد اللغات، حيث تدعم مجموعة واسعة من اللغات لمعالجة النصوص: العربية والإنجليزية والفرنسية والألمانية والهندية والإندونيسية والإيطالية والبرتغالية والإسبانية والتاغالوغية والتايلاندية والفيتنامية. ومع ذلك، يقتصر فهم الصور حاليًا على اللغة الإنجليزية.
• إنشاء النصوص: تتفوق نماذج Llama 4 في إنشاء نصوص متماسكة وذات صلة بالسياق، بما في ذلك مساعي الكتابة الإبداعية. يمكن للنموذج التكيف مع أنماط الكتابة المختلفة وإنشاء نص بجودة بشرية.
• الاستدلال المتقدم: تمتلك هذه النماذج القدرة على التفكير في المشكلات العلمية والرياضية المعقدة. يمكنهم فك رموز المنطق المعقد والتوصل إلى استنتاجات دقيقة.
• إنشاء التعليمات البرمجية: Llama 4 قادر على فهم وإنشاء تعليمات برمجية للتطبيقات، مما يساعد المطورين في تبسيط سير عملهم. يمكن للنموذج إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية وإكمال الوظائف وحتى تطوير تطبيقات كاملة.
• وظائف النموذج الأساسي: كنموذج مفتوح، يعمل Llama 4 كعنصر تأسيسي لتطوير النماذج المشتقة. يمكن للباحثين والمطورين ضبط Llama 4 بدقة لمهام محددة، والاستفادة من قدراته الحالية لبناء تطبيقات متخصصة.

منهجية التدريب لـ Meta Llama 4

استخدمت Meta مجموعة من التقنيات المتقدمة لتدريب نماذج LLM من الجيل الرابع من عائلة Llama، بهدف تحسين الدقة والأداء مقارنة بالإصدارات السابقة. تضمنت هذه التقنيات:

• بيانات التدريب: حجر الزاوية في أي نموذج LLM هو بيانات التدريب الخاصة به، وأدركت Meta أن المزيد من البيانات يترجم إلى أداء أفضل. تحقيقًا لهذه الغاية، تم تدريب Llama 4 على أكثر من 30 تريليون رمز، أي ضعف كمية البيانات المستخدمة لتدريب Llama 3.
• الدمج المبكر للوسائط المتعددة: اعتمدت سلسلة Llama 4 نهج “الدمج المبكر”، الذي يدمج رموز النصوص والرؤية في نموذج موحد. هذا النهج، وفقًا لـ Meta، يعزز فهمًا أكثر طبيعية بين المعلومات المرئية والنصية، مما يلغي الحاجة إلى أجهزة ترميز وفك ترميز منفصلة.
• تحسين المعلمات الفائقة: تتضمن هذه التقنية الضبط الدقيق للمعلمات الفائقة للنموذج الهامة، مثل معدلات التعلم لكل طبقة، لتحقيق نتائج تدريب أكثر موثوقية وثباتًا. من خلال تحسين هذه المعلمات، تمكنت Meta من تحسين الاستقرار والأداء العام لـ Llama 4.
• بنية iRoPE: تعمل بنية طبقات الانتباه المتداخلة بدون تضمينات موضعية، أو بنية iRoPE، على تحسين التعامل مع التسلسلات الطويلة أثناء التدريب وتسهيل نافذة السياق التي تبلغ 10 ملايين رمز في Llama 4 Scout. تسمح هذه البنية للنموذج بالاحتفاظ بالمعلومات من الأجزاء البعيدة من تسلسل الإدخال، مما يمكنه من معالجة المستندات الأطول والأكثر تعقيدًا.
• MetaCLIP Vision Encoder: يقوم برنامج Meta الجديد لترميز الرؤية بترجمة الصور إلى تمثيلات رمزية، مما يؤدي إلى تحسين الفهم متعدد الوسائط. يمكّن هذا المشفر Llama 4 من معالجة وتفسير المعلومات المرئية بشكل فعال.
• GOAT Safety Training: نفذت Meta أداة اختبار الوكيل الهجومي التوليدي (GOAT) طوال فترة التدريب لتحديد نقاط الضعف في LLM وتحسين سلامة النموذج. تساعد هذه التقنية في التخفيف من خطر قيام النموذج بإنشاء محتوى ضار أو متحيز.

تطور نماذج Llama

في أعقاب الإطلاق الرائد لـ ChatGPT في نوفمبر 2022، تسابقت الشركات في جميع أنحاء الصناعة لترسيخ موطئ قدم لها في سوق LLM. كانت Meta من بين أوائل المستجيبين، حيث قدمت نماذج Llama الأولية الخاصة بها في أوائل عام 2023، وإن كان ذلك مع وصول محدود. بدءًا بإصدار Llama 2 في منتصف عام 2023، أصبحت جميع النماذج اللاحقة متاحة بموجب تراخيص مفتوحة.

• Llama 1: نموذج Llama الأصلي، الذي تم إطلاقه في فبراير 2023 مع وصول محدود.
• Llama 2: تم إصداره في يوليو 2023 كأول نموذج Llama بترخيص مفتوح، وقد قدم Llama 2 وصولاً واستخدامًا مجانيين. تضمن هذا التكرار إصدارات 7B و13B و70B معلمة، لتلبية الاحتياجات الحسابية المتنوعة.
• Llama 3: ظهرت نماذج Llama 3 لأول مرة في أبريل 2024، في البداية بإصدارات 8B و70B معلمة.
• Llama 3.1: تم إطلاق Llama 3.1 في يوليو 2024، وأضاف نموذج 405B معلمة، مما دفع حدود قدرات LLM.
• Llama 3.2: تم إصدار هذا النموذج، وهو أول نموذج LLM متعدد الوسائط بالكامل من Meta، في أكتوبر 2024، مما يمثل علامة فارقة مهمة في تطور عائلة Llama.
• Llama 3.3: ادعت Meta في إصدارها في ديسمبر 2024 أن متغير 70B الخاص بـ Llama 3.3 قدم نفس أداء متغير 405B الخاص بـ 3.1، مع الحاجة إلى عدد أقل من الموارد الحسابية، مما يعرض جهود التحسين المستمرة.

Llama 4 مقارنة بالنماذج الأخرى

أصبح مشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي تنافسيًا بشكل متزايد، ويضم لاعبين بارزين مثل GPT-4o من OpenAI وGoogle Gemini 2.0 والعديد من المشاريع مفتوحة المصدر بما في ذلك DeepSeek.

يمكن تقييم أداء Llama 4 باستخدام العديد من المعايير، بما في ذلك:

• MMMU (الفهم الهائل متعدد التخصصات متعدد الوسائط): يقيم قدرات الاستدلال في الصور.
• LiveCodeBench: يقيم الكفاءة في البرمجة.
• GPQA Diamond (أسئلة وأجوبة Google-Proof على مستوى الدراسات العليا): يقيس الاستدلال والمعرفة.

تشير الدرجات الأعلى في هذه المعايير إلى أداء أفضل.

تسلط هذه المعايير الضوء على نقاط قوة Llama 4 Maverick في الاستدلال في الصور والبرمجة والمعرفة العامة، مما يجعله منافسًا قويًا في مجال LLM.

الوصول إلى Llama 4

يتوفر MetaLlama 4 Maverick وScout بسهولة عبر قنوات مختلفة:

• Llama.com: قم بتنزيل Scout وMaverick مباشرة من موقع llama.com الذي تديره Meta مجانًا.
• Meta.ai: توفر واجهة الويب Meta.ai وصولاً مستندًا إلى المستعرض إلى Llama 4، مما يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع النموذج دون الحاجة إلى أي تثبيت محلي.
• Hugging Face: يمكن الوصول إلى Llama 4 أيضًا على https://huggingface.co/meta-llama، وهي منصة شائعة لمشاركة واكتشاف نماذج تعلم الآلة.
• Meta AI App: يشغل Llama 4 المساعد الافتراضي للذكاء الاصطناعي من Meta، والذي يمكن الوصول إليه عبر الصوت أو النص عبر منصات مختلفة. يمكن للمستخدمين الاستفادة من المساعد لأداء مهام مثل تلخيص النصوص وإنشاء المحتوى والإجابة على الأسئلة.