أبرز الميزات في سلسلة Llama 4
قدرات متعددة الوسائط: كسر حدود أنواع البيانات
إن Llama 4 Scout و Maverick ليسا مجرد نماذج لغوية، بل هما رواد حقيقيون للوسائط المتعددة. إنهما قادران على معالجة ودمج أنواع مختلفة من البيانات بشكل أصلي، بما في ذلك النصوص والصور، مما يتيح تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر ثراءً وشمولية. يمكنك أن تتخيل نظام ذكاء اصطناعي يمكنه فهم وصف نصي وصورة ذات صلة في نفس الوقت، وبالتالي فهم السياق بشكل أفضل واتخاذ قرارات أكثر استنارة. تفتح هذه القدرة متعددة الوسائط إمكانيات جديدة تمامًا لمهام مثل إنشاء تسميات توضيحية للصور والإجابة على الأسئلة المرئية.
دعم متعدد اللغات: التواصل بلا حدود
من أبرز مميزات سلسلة Llama 4 الأخرى قدرتها القوية على دعم لغات متعددة. تم تدريب هذه النماذج على مجموعة بيانات تحتوي على 200 لغة، وتم ضبطها بدقة لـ 12 لغة رئيسية (العربية والإنجليزية والفرنسية والألمانية والهندية والإندونيسية والإيطالية والبرتغالية والإسبانية والتاغالوغية والتايلاندية والفيتنامية). هذا يعني أنها قادرة على فهم وإنشاء نصوص بلغات متعددة، مما يفتح الباب أمام التطبيقات على نطاق عالمي. تجدر الإشارة إلى أن وظيفة فهم الصور تدعم اللغة الإنجليزية فقط في الوقت الحالي.
تطوير فعال: شغل مساحة أقل على وحدة معالجة الرسومات
بالنسبة للمطورين، تم تصميم Llama 4 Scout في الأصل لتحقيق إمكانية وصول أكبر. يمكنه العمل بكفاءة على مساحة أصغر لوحدة معالجة الرسومات، مما يجعله خيارًا مثاليًا للبيئات ذات الموارد المحدودة. هذا يعني أنه حتى بدون أجهزة قوية، يمكن للمطورين الاستفادة من القوة الهائلة لـ Llama 4 Scout لتسريع تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
نموذج مفتوح المصدر: تمكين المجتمع
اختارت Meta موقفًا منفتحًا، حيث أصدرت هذين النموذجين بموجب اتفاقية ترخيص مجتمع Llama 4. هذا يعني أن المطورين أحرار في ضبطهما بدقة ونشرهما، مع الالتزام بشروط ترخيص محددة. يعزز هذا النموذج المفتوح الابتكار والتعاون في مجتمع الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لعدد أكبر من الأشخاص بالمشاركة في تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
تاريخ انتهاء المعرفة
تجدر الإشارة إلى أن تاريخ انتهاء معرفة نموذج Llama 4 هو أغسطس 2024. هذا يعني أنها قد لا تكون قادرة على تقديم أحدث المعلومات حول الأحداث أو المعلومات التي حدثت بعد هذا التاريخ.
هام: تقيد سياسة الاستخدام المقبول الخاصة بـ Llama استخدامه داخل الاتحاد الأوروبي (EU).
Llama 4 Scout: بطل الوزن الخفيف
هيكل: تصميم ذكي للمعلمات
تتبنى Llama 4 Scout تصميمًا معماريًا ذكيًا، حيث تقوم بتنشيط 17 مليار معلمة فقط من إجمالي حوالي 109 مليارات معلمة. يستفيد هذا التصميم من مزيج من 16 خبيرًا، وبالتالي تحقيق توازن جيد بين الأداء والكفاءة. من خلال تنشيط جزء فقط من المعلمات، يمكن لـ Scout تقليل متطلبات الحوسبة بشكل كبير، مما يمكنه من العمل في بيئات ذات موارد محدودة.
نافذة السياق: القدرة على معالجة النصوص الطويلة
يدعم Llama 4 Scout طول سياق يصل إلى 10 ملايين رمز (يتطلب وحدات معالجة رسومات متعددة). ومع ذلك، عند الإطلاق الرسمي (GA)، ستدعم خدمة OCI Generative AI طول سياق يبلغ 192 ألف رمز. حتى نافذة السياق التي تبلغ 192 ألفًا تكفي لمعالجة نصوص طويلة إلى حد ما، مثل فصول الكتب أو التقارير التفصيلية.
النشر: صغير وقوي
أحد أهداف تصميم Llama 4 Scout هو العمل بكفاءة على مساحة أصغر لوحدة معالجة الرسومات. هذا يجعله خيارًا مثاليًا لمجموعة متنوعة من سيناريوهات النشر، بما في ذلك الأجهزة الطرفية والبيئات السحابية ذات الموارد المحدودة.
الأداء: التفوق على المنافسين
لقد حقق Llama 4 Scout أداءً ممتازًا في العديد من الاختبارات المعيارية، متجاوزًا نماذج مثل Gemma 3 من Google و Mistral 3.1. هذا دليل على القدرة الفائقة لـ Scout من حيث الأداء، مما يجعله أداة قوية لمجموعة متنوعة من مهام الذكاء الاصطناعي.
Llama 4 Maverick: لاعب الوزن الثقيل
هيكل: حجم أكبر، قوة أكبر
بالمقارنة مع Scout، تتبنى Llama 4 Maverick حجمًا معماريًا أكبر. إنه ينشط أيضًا 17 مليار معلمة، لكنه يتم تحقيقه ضمن إطار عمل أكبر يضم حوالي 400 مليار معلمة، ويستفيد من 128 خبيرًا. يمنح هذا الحجم الأكبر Maverick قدرة أكبر، مما يمكنه من الأداء بشكل ممتاز في مهام الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا.
نافذة السياق: ذاكرة طويلة جدًا
يدعم Llama 4 Maverick طول سياق يصل إلى مليون رمز. عند الإطلاق الرسمي (GA)، سيدعم نشر OCI طول سياق يبلغ 512 ألف رمز. يمكّن مثل هذا السياق الطويل جدًا Maverick من معالجة نصوص معقدة للغاية، مثل الكتب الكاملة أو مجموعات من المستندات المتعددة.
النشر: يتطلب مساحة أكبر
نظرًا لحجمه الأكبر، يتطلب Llama 4 Maverick مساحة نشر أكبر من Scout. في GA، سيحتاج نشر Maverick على OCI إلى ضعف مساحة Scout تقريبًا.
الأداء: على قدم المساواة مع أفضل النماذج
في مهام إنشاء التعليمات البرمجية والاستدلال، يمكن مقارنة أداء Llama 4 Maverick بأفضل النماذج مثل GPT-4o من OpenAI و DeepSeek-V3. هذا دليل على مكانة Maverick الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي.
باختصار، تمثل سلسلة Llama 4 تقدمًا كبيرًا في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. لقد تم تحسينها بشكل ملحوظ من حيث الأداء والتنوع وإمكانية الوصول، مما يوفر دعمًا قويًا لمجموعة متنوعة من سيناريوهات التطبيق.
يمكن لعملاء OCI الآن الاستفادة بسهولة من هذه النماذج القوية دون القلق بشأن تعقيدات إدارة البنية التحتية. يمكنهم الوصول إلى هذه النماذج من خلال واجهة الدردشة أو واجهة برمجة التطبيقات أو نقطة نهاية مخصصة، وبالتالي تبسيط عملية تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
يمثل إطلاق نماذج Llama 4 حقبة جديدة لخدمة OCI Generative AI. من خلال توفير هذه النماذج المتقدمة، تساعد OCI العملاء على إطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي وتحفيز الابتكار في جميع الصناعات.