Llama 4: Jetzt in Amazon Bedrock verfügbar

Amazon Bedrock bietet jetzt die neuesten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz von Meta an, die Modelle Llama 4 Scout 17B und Llama 4 Maverick 17B, als vollständig verwaltete, serverlose Optionen. Diese neuen Foundation Models (FMs) integrieren native multimodale Fähigkeiten durch fortschrittliche Early-Fusion-Technologie. Dies ermöglicht es Ihnen, diese Funktionen für präzises Bildverständnis und verbesserte kontextbezogene Verarbeitung innerhalb Ihrer Anwendungen zu nutzen.

Llama 4 verwendet eine innovative Mixture of Experts (MoE)-Architektur. Dieses Design verbessert sowohl das logische Denken als auch das Bildverständnis und verwaltet gleichzeitig Kosten und Geschwindigkeit sorgfältig. Im Vergleich zu seinem Vorgänger Llama 3 ermöglicht dieser architektonische Ansatz Llama 4 eine überlegene Leistung zu reduzierten Kosten und bietet eine breitere Sprachunterstützung für globale Anwendungen.

Diese Modelle, die zuvor auf Amazon SageMaker JumpStart verfügbar waren, können jetzt über Amazon Bedrock aufgerufen werden, was den Aufbau und die Skalierung generativer KI-Anwendungen mit unternehmensgerechter Sicherheit und Datenschutz vereinfacht.

Einführung in Llama 4 Maverick 17B

Das Llama 4 Maverick 17B zeichnet sich als natives multimodales Modell aus, das 128 Expertenmodule und insgesamt 400 Milliarden Parameter umfasst. Seine Stärke liegt in seiner Fähigkeit, sowohl Bilder als auch Text zu verstehen, was es besonders geeignet für vielseitige Assistenten- und Chat-Anwendungen macht. Mit Unterstützung für ein Kontextfenster von 1 Million Token bietet dieses Modell die Flexibilität, die für die effektive Verwaltung langer Dokumente und komplexer Eingaben erforderlich ist. Es ermöglicht eine detaillierte Analyse und Verarbeitung von Informationen, was besonders in Bereichen wie der Rechts- und Finanzbranche von Vorteil ist, wo lange Verträge und Berichte analysiert werden müssen. Die Fähigkeit, Bilder und Texte gleichzeitig zu verstehen, eröffnet neue Möglichkeiten für Anwendungen, die visuelle Daten mit Textinformationen kombinieren. Denken Sie beispielsweise an eine Anwendung, die anhand eines Fotos eines Produkts und einer zugehörigen Beschreibung automatisch einen überzeugenden Werbetext generiert.

Einführung in Llama 4 Scout 17B

Im Gegensatz dazu ist das Llama 4 Scout 17B ein allgemeines multimodales Modell. Es verfügt über 16 Expertenmodule, 17 Milliarden aktive Parameter und insgesamt 109 Milliarden Parameter. Seine Leistung übertrifft alle vorherigen Llama-Modelle. Derzeit unterstützt Amazon Bedrock ein Kontextfenster von 3,5 Millionen Token für das Llama 4 Scout-Modell, wobei zukünftige Erweiterungen geplant sind. Die große Kontextfensterkapazität erlaubt es dem Modell, auch komplexe und umfangreiche Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Das Scout-Modell ist ideal für Anwendungen, bei denen es auf eine schnelle und präzise Analyse großer Datenmengen ankommt, wie zum Beispiel bei der Überwachung sozialer Medien oder der Analyse von Markttrends. Die Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten, macht es zu einem vielseitigen Werkzeug für viele verschiedene Branchen und Anwendungsbereiche.

Praktische Anwendungen der Llama 4 Modelle

Die erweiterten Fähigkeiten der Llama 4 Modelle können für eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen angepasst werden. Hier sind einige herausragende Anwendungsfälle:

• Unternehmensanwendungen: Sie können intelligente Agenten entwickeln, die in der Lage sind, über verschiedene Tools und Workflows hinweg zu argumentieren, multimodale Eingaben zu verarbeiten und qualitativ hochwertige Antworten für kommerzielle Anwendungen zu liefern. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen. Intelligente Agenten können beispielsweise verwendet werden, um Kundenanfragen zu beantworten, Berichte zu erstellen oder komplexe Datenanalysen durchzuführen. Die Fähigkeit, multimodale Eingaben zu verarbeiten, bedeutet, dass diese Agenten in der Lage sind, Informationen aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und so ein umfassenderes Verständnis der jeweiligen Situation zu erlangen.
• Mehrsprachige Assistenten: Erstellen Sie Chat-Anwendungen, die nicht nur Bilder verstehen, sondern auch qualitativ hochwertige Antworten in mehreren Sprachen geben und so ein globales Publikum ansprechen. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die international tätig sind und ihre Kunden in ihrer Muttersprache bedienen möchten. Mehrsprachige Assistenten können auch verwendet werden, um Übersetzungen durchzuführen oder um fremdsprachige Dokumente zu analysieren. Die Fähigkeit, Bilder zu verstehen, ermöglicht es den Assistenten, visuelle Informationen in ihre Antworten zu integrieren und so ein noch besseres Kundenerlebnis zu bieten.
• Code- und Dokumentenintelligenz: Entwickeln Sie Anwendungen, die Code verstehen, strukturierte Daten aus Dokumenten extrahieren und eingehende Analysen großer Text- und Codemengen durchführen können. Dies kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie zum Beispiel in der Softwareentwicklung, der Rechtsberatung oder der Finanzanalyse. Die Fähigkeit, Code zu verstehen, ermöglicht es den Anwendungen, Fehler zu erkennen, Code zu optimieren oder automatisch Code zu generieren. Die Fähigkeit, strukturierte Daten aus Dokumenten zu extrahieren, ermöglicht es den Anwendungen, Informationen aus Verträgen, Berichten oder Rechnungen automatisch zu erfassen und zu verarbeiten.
• Kundensupport: Verbessern Sie Support-Systeme mit Bildanalysefunktionen, um eine effektivere Problemlösung zu ermöglichen, wenn Kunden Screenshots oder Fotos teilen. Dies ermöglicht es den Support-Mitarbeitern, Probleme schneller zu erkennen und zu beheben, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Die Bildanalyse kann verwendet werden, um Fehler in Produkten zu erkennen, Anleitungen zu geben oder Kunden bei der Bedienung von Geräten zu helfen.
• Content-Erstellung: Generieren Sie kreative Inhalte in mehreren Sprachen mit der Fähigkeit, visuelle Eingaben zu verstehen und darauf zu reagieren. Dies kann für die Erstellung von Marketingmaterialien, Social-Media-Posts oder Blog-Artikeln verwendet werden. Die Fähigkeit, visuelle Eingaben zu verstehen, ermöglicht es den Anwendungen, Bilder in ihre Inhalte zu integrieren und so die Aufmerksamkeit der Leser zu erhöhen. Die Generierung von Inhalten in mehreren Sprachen ermöglicht es Unternehmen, ein globales Publikum zu erreichen und ihre Botschaft effektiv zu vermitteln.
• Forschung: Konstruieren Sie Forschungsanwendungen, die multimodale Daten integrieren und analysieren können und Einblicke aus Text und Bildern bieten. Dies kann in verschiedenen Forschungsbereichen eingesetzt werden, wie zum Beispiel in der Medizin, der Umweltforschung oder der Sozialwissenschaft. Die Fähigkeit, multimodale Daten zu integrieren und zu analysieren, ermöglicht es den Forschern, neue Erkenntnisse zu gewinnen und komplexe Probleme besser zu verstehen.

Erste Schritte mit Llama 4 in Amazon Bedrock

Um mit der Verwendung dieser neuen serverlosen Modelle in Amazon Bedrock zu beginnen, müssen Sie zuerst Zugriff anfordern. Dies kann über die Amazon Bedrock-Konsole erfolgen, indem Sie im Navigationsbereich Modellzugriff auswählen und den Zugriff für die Modelle Llama 4 Maverick 17B und Llama 4 Scout 17B aktivieren.

Die Integration von Llama 4 Modellen in Ihre Anwendungen wird mit der Amazon Bedrock Converse API vereinfacht, die eine einheitliche Schnittstelle für konversationelle KI-Interaktionen bietet. Diese API ermöglicht es Entwicklern, schnell und einfach Chatbots und andere konversationelle Anwendungen zu erstellen. Die einheitliche Schnittstelle vereinfacht die Integration von verschiedenen KI-Modellen und -Funktionen.

Beispiel für einen multimodalen Dialog mit Llama 4 Maverick

Hier ist ein Beispiel, wie Sie das Amazon SDK für Python (Boto3) verwenden, um einen multimodalen Dialog mit dem Llama 4 Maverick-Modell zu führen: