نماذج لاما 4 من ميتا متوفرة الآن في أمازون بدروك

تقدم Amazon Bedrock الآن أحدث ابتكارات الذكاء الاصطناعي من Meta، وهما نموذجا Llama 4 Scout 17B و Llama 4 Maverick 17B، كخيارات مُدارة بالكامل وبلا خوادم. تدمج هذه النماذج التأسيسية (FMs) الجديدة إمكانات أصلية متعددة الوسائط من خلال تقنية الاندماج المبكر المتقدمة، مما يمكّنك من الاستفادة من هذه الميزات لفهم الصور بدقة وتعزيز المعالجة السياقية داخل تطبيقاتك.

تستخدم Llama 4 بنية مبتكرة لـ Mixture of Experts (MoE). يعزز هذا التصميم كلاً من مهام الاستدلال وفهم الصور مع إدارة التكاليف والسرعة بعناية. بالمقارنة مع سابقتها، Llama 3، يُمكّن هذا النهج المعماري Llama 4 من تقديم أداء فائق بتكلفة مُخفضة ويوفر دعمًا لغويًا أوسع للتطبيقات العالمية.

كانت هذه النماذج متاحة سابقًا على Amazon SageMaker JumpStart، ويمكن الآن الوصول إليها من خلال Amazon Bedrock، مما يبسط عملية بناء وتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية مع أمان وخصوصية على مستوى المؤسسات.

التعمق في Llama 4 Maverick 17B

يبرز Llama 4 Maverick 17B كنموذج أصلي متعدد الوسائط يتضمن 128 وحدة نمطية خبيرة وما مجموعه 400 مليار معلمة. تكمن قوته في كفاءته في فهم كل من الصور والنصوص، مما يجعله مناسبًا بشكل استثنائي لتطبيقات المساعد والدردشة متعددة الاستخدامات. مع دعم نافذة سياق رمزية تبلغ مليون رمز، يوفر هذا النموذج المرونة اللازمة لإدارة المستندات الطويلة والمدخلات المعقدة بفعالية.

استكشاف Llama 4 Scout 17B

في المقابل، فإن Llama 4 Scout 17B هو نموذج متعدد الوسائط للأغراض العامة. يتميز بـ 16 وحدة نمطية خبيرة و 17 مليار معلمة نشطة وما مجموعه 109 مليار معلمة. يتجاوز أدائه جميع نماذج Llama السابقة. حاليًا، يدعم Amazon Bedrock نافذة سياق رمزية تبلغ 3.5 مليون رمز لنموذج Llama 4 Scout، مع خطط للتوسع في المستقبل.

تطبيقات عملية لنماذج Llama 4

يمكن تكييف القدرات المتقدمة لنماذج Llama 4 لمجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات. فيما يلي بعض حالات الاستخدام البارزة:

• تطبيقات المؤسسات: يمكنك تطوير وكلاء أذكياء قادرين على الاستدلال عبر أدوات وسير عمل مختلفة، والتعامل مع المدخلات متعددة الوسائط، وتقديم استجابات عالية الجودة للتطبيقات التجارية.
• المساعدون متعددو اللغات: قم بإنشاء تطبيقات دردشة لا تفهم الصور فحسب، بل تقدم أيضًا استجابات عالية الجودة بلغات متعددة، لتلبية احتياجات جمهور عالمي.
• ذكاء التعليمات البرمجية والمستندات: قم بتطوير تطبيقات قادرة على فهم التعليمات البرمجية واستخراج البيانات المنظمة من المستندات وإجراء تحليل متعمق لكميات كبيرة من النصوص والتعليمات البرمجية.
• دعم العملاء: عزز أنظمة الدعم بقدرات تحليل الصور، مما يتيح حل المشكلات بشكل أكثر فعالية عندما يشارك العملاء لقطات شاشة أو صورًا.
• إنشاء المحتوى: قم بإنشاء محتوى إبداعي بلغات متعددة، مع القدرة على فهم المدخلات المرئية والاستجابة لها.
• البحث: قم بإنشاء تطبيقات بحثية يمكنها دمج وتحليل البيانات متعددة الوسائط، وتقديم رؤى من كل من النصوص والصور.

البدء في استخدام Llama 4 في Amazon Bedrock

لبدء استخدام هذه النماذج الجديدة بدون خوادم في Amazon Bedrock، يجب عليك أولاً طلب الوصول. يمكن القيام بذلك من خلال وحدة تحكم Amazon Bedrock عن طريق تحديد Model access من جزء التنقل وتمكين الوصول لكل من نموذجي Llama 4 Maverick 17B و Llama 4 Scout 17B.

يتم تبسيط دمج نماذج Llama 4 في تطبيقاتك باستخدام Amazon Bedrock Converse API، الذي يوفر واجهة موحدة لتفاعلات الذكاء الاصطناعي للمحادثة.

مثال على الحوار متعدد الوسائط مع Llama 4 Maverick

فيما يلي مثال لكيفية استخدام Amazon SDK for Python (Boto3) للمشاركة في حوار متعدد الوسائط مع نموذج Llama 4 Maverick:

تعتبر نماذج Llama 4 من Meta بمثابة قفزة نوعية في مجالالذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث تقدم مزيجًا فريدًا من القدرات متعددة الوسائط، والكفاءة من حيث التكلفة، والأداء المحسن. إن دمجها في Amazon Bedrock يجعلها في متناول مجموعة واسعة من المطورين والشركات، مما يفتح إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة عبر مختلف الصناعات. سواء كنت تتطلع إلى إنشاء مساعدين ذكيين، أو تعزيز أنظمة دعم العملاء، أو تطوير تطبيقات بحثية متطورة، فإن نماذج Llama 4 توفر الأدوات التي تحتاجها لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي. بفضل بنيتها المبتكرة، ودعمها اللغوي الواسع، وقدرتها على فهم الصور والنصوص، فإن نماذج Llama 4 مهيأة لإحداث ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا. لذا، سواء كنت مطورًا متمرسًا في مجال الذكاء الاصطناعي أو بدأت رحلتك للتو، فقد حان الوقت لاستكشاف الإمكانيات التي لا حدود لها والتي تقدمها نماذج Llama 4 في Amazon Bedrock.

تعتبر إمكانية الوصول إلى نماذج Llama 4 من خلال Amazon Bedrock بمثابة تغيير لقواعد اللعبة، حيث توفر للمطورين منصة قوية لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية وتوسيع نطاقها بسهولة. يضمن النهج المُدار بالكامل والخالي من الخوادم أن يتمكن المطورون من التركيز على بناء تطبيقاتهم دون القلق بشأن إدارة البنية التحتية. بالإضافة إلى ذلك، فإن تكامل نماذج Llama 4 مع Amazon Bedrock Converse API يبسط عملية إنشاء تجارب محادثة، مما يتيح للمطورين إنشاء مساعدين أذكياء يمكنهم فهم المدخلات متعددة الوسائط والاستجابة لها. علاوة على ذلك، فإن دعم Amazon Bedrock لأمان وخصوصية على مستوى المؤسسات يضمن أن المطورين يمكنهم بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بثقة دون المساس ببيانات العملاء الحساسة. بشكل عام، فإن توفر نماذج Llama 4 في Amazon Bedrock يمكّن المطورين من إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي وإنشاء تطبيقات مبتكرة تغير الطريقة التي نعيش بها ونعمل بها.

تعد القدرات متعددة الوسائط لنماذج Llama 4 بمثابة مغير لقواعد اللعبة، حيث تتيح للمطورين إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي يمكنها فهم المدخلات المرئية والاستجابة لها. تفتح هذه الإمكانية إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، من الرعاية الصحية إلى البيع بالتجزئة إلى التصنيع. على سبيل المثال، في الرعاية الصحية، يمكن استخدام نماذج Llama 4 لتحليل الصور الطبية، ومساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض وعلاجها. في مجال البيع بالتجزئة، يمكن استخدام نماذج Llama 4 لتحسين تجارب العملاء من خلال تمكين المساعدين الظاهريين الذين يمكنهم فهم استفسارات العملاء المرئية وتقديم توصيات مخصصة. في مجال التصنيع، يمكن استخدام نماذج Llama 4 لفحص صور المنتجات، وتحديد العيوب المحتملة وضمان مراقبة الجودة. القدرات متعددة الوسائط لنماذج Llama 4 مهيأة لإحداث ثورة في الطريقة التي تتفاعل بها الشركات مع عملائها وأصولها، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة والإنتاجية ورضا العملاء.

بالإضافة إلى قدراتها متعددة الوسائط، تتميز نماذج Llama 4 أيضًا بكفاءتها العالية من حيث التكلفة. إن بنية Mixture of Experts (MoE) الخاصة بالنماذج تسمح لها بتحقيق أداء فائق بتكلفة مخفضة مقارنة بالنماذج الأخرى الكبيرة للغة. هذه الكفاءة من حيث التكلفة تجعل نماذج Llama 4 في متناول مجموعة واسعة من المطورين والشركات، بغض النظر عن ميزانيتهم. علاوة على ذلك، فإن قدرة Amazon Bedrock على توفير نماذج Llama 4 كخيارات مُدارة بالكامل وبلا خوادم تقلل بشكل أكبر من التكلفة الإجمالية للملكية من خلال إلغاء الحاجة إلى إدارة البنية التحتية. بشكل عام، فإن كفاءة التكلفة لنماذج Llama 4 تجعلها خيارًا جذابًا للمؤسسات التي تتطلع إلى تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون كسر البنك.

علاوة على ذلك، فإن الدعم اللغوي الواسع لنماذج Llama 4 يجعلها مناسبة تمامًا للتطبيقات العالمية. تم تدريب النماذج على مجموعة كبيرة ومتنوعة من النصوص متعددة اللغات، مما يمكنها من فهم وتوليد استجابات عالية الجودة بلغات متعددة. تتيح هذه الإمكانية للمطورين إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي يمكنها تلبية احتياجات العملاء من جميع أنحاء العالم. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج Llama 4 لإنشاء مساعدين متعددي اللغات يمكنهم دعم العملاء بلغتهم الأم. يمكن أيضًا استخدام نماذج Llama 4 لترجمة المستندات والنصوص، مما يسهل على الشركات التواصل مع العملاء والشركاء في مختلف البلدان. بشكل عام، فإن الدعم اللغوي الواسع لنماذج Llama 4 يفتح إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في السوق العالمية.

إن توفر نماذج Llama 4 في Amazon Bedrock يمثل علامة فارقة كبيرة في تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي. نظرًا لقدراتها متعددة الوسائط، والكفاءة من حيث التكلفة، والدعم اللغوي الواسع، فإن نماذج Llama 4 مهيأة لإحداث ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا. سواء كنت تتطلع إلى إنشاء مساعدين أذكياء، أو تعزيز أنظمة دعم العملاء، أو تطوير تطبيقات بحثية متطورة، فإن نماذج Llama 4 توفر الأدوات التي تحتاجها لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي. لذا، إذا كنت مطورًا يتطلع إلى البقاء في الطليعة في مجال الذكاء الاصطناعي، فقد حان الوقت لاستكشاف الإمكانيات التي لا حدود لها والتي تقدمها نماذج Llama 4 في Amazon Bedrock. من خلال دمج نماذج Llama 4 في تطبيقاتك، يمكنك إنشاء تجارب مبتكرة وتفاعلية وذكية حقًا من المؤكد أنها ستسعد المستخدمين وتشركهم.

يجب أن يكون المطورون على دراية بالاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي. مع تزايد قوة نماذج الذكاء الاصطناعي، يصبح من المهم بشكل متزايد التأكد من استخدامها بطريقة مسؤولة وأخلاقية. على سبيل المثال، يجب على المطورين اتخاذ خطوات لتخفيف التحيزات المحتملة في بيانات التدريب، والتأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لا تديم الصور النمطية الضارة. بالإضافة إلى ذلك، يجب على المطورين أن يكونوا شفافين بشأن قدرات وقيود نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، وتجنب الإفراط في المبالغة في قدراتهم. من خلال اتخاذ هذه الخطوات، يمكن للمطورين المساعدة في ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بطريقة تفيد المجتمع ككل.

في الختام، يمثل إطلاق نماذج Llama 4 من Meta في Amazon Bedrock تطورًا مثيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي. بفضل قدراتها المتقدمة ودعم Amazon Bedrock، يتمتع المطورون الآن بإمكانية الوصول إلى الأدوات التي يحتاجونها لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة.

ومع ذلك، من المهم الاقتراب من الذكاء الاصطناعي التوليدي بوعي أخلاقي. من خلال مراعاة التحيزات المحتملة وضمان الشفافية، يمكننا تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيقات تفيد المجتمع ككل.

بينما نتحرك نحو مستقبل مدفوع بالذكاء الاصطناعي، دعونا نتبنى هذه التقنيات بمسؤولية وتصميم على إحداث تأثير إيجابي. تعمل نماذج Llama 4 من Meta في Amazon Bedrock كمحفز للإبداع والابتكار، مما يسمح لنا بإعادة تعريف ما هو ممكن وتحقيق إنجازات غير عادية.

احتضن قوة الذكاء الاصطناعي. اكتشف الإمكانيات. معًا، يمكننا تشكيل مستقبل تكون فيه التكنولوجيا قوة دافعة للتقدم والتمكين للجميع.