Amazon Bedrock ahora ofrece las últimas innovaciones en inteligencia artificial de Meta, los modelos Llama 4 Scout 17B y Llama 4 Maverick 17B, como opciones totalmente gestionadas y sin servidor. Estos nuevos modelos de base (FMs) integran capacidades multimodales nativas a través de una avanzada tecnología de fusión temprana, lo que le permite aprovechar estas características para una comprensión precisa de las imágenes y un procesamiento contextual mejorado dentro de sus aplicaciones.
Llama 4 utiliza una innovadora arquitectura de Mixture of Experts (MoE). Este diseño mejora tanto el razonamiento como las tareas de comprensión de imágenes, a la vez que gestiona cuidadosamente los costes y la velocidad. En comparación con su predecesor, Llama 3, este enfoque arquitectónico permite a Llama 4 ofrecer un rendimiento superior a un coste reducido y ofrece una mayor compatibilidad lingüística para las aplicaciones globales.
Anteriormente disponibles en Amazon SageMaker JumpStart, estos modelos ahora se pueden acceder a través de Amazon Bedrock, lo que simplifica la construcción y el escalado de aplicaciones de IA generativa con seguridad y privacidad de nivel empresarial.
Profundizando en Llama 4 Maverick 17B
El Llama 4 Maverick 17B destaca como un modelo multimodal nativo que incluye 128 módulos expertos y un total de 400 mil millones de parámetros. Su punto fuerte reside en su competencia para entender tanto imágenes como texto, lo que lo hace excepcionalmente adecuado para aplicaciones versátiles de asistente y chat. Con soporte para una ventana de contexto de 1 millón de tokens, este modelo proporciona la flexibilidad necesaria para gestionar documentos largos y entradas complejas de forma eficaz. La capacidad de procesar y analizar grandes cantidades de información, tanto textual como visual, abre un abanico de posibilidades en aplicaciones que requieren un entendimiento profundo y matizado del contexto. Además, la compatibilidad con un contexto de 1 millón de tokens permite mantener conversaciones más largas y coherentes, así como analizar documentos extensos sin perder información relevante. Esto es especialmente útil en tareas como el resumen de documentos, la respuesta a preguntas basadas en un corpus de texto amplio y la generación de contenido creativo de formato largo.
La arquitectura del Llama 4 Maverick 17B, con sus 128 módulos expertos, permite al modelo especializarse en diferentes áreas del conocimiento y tipos de datos. Cada módulo experto se encarga de procesar un subconjunto específico de la información, lo que permite al modelo aprender representaciones más precisas y eficientes. Al combinar la salida de los diferentes módulos expertos, el modelo puede generar respuestas más completas y matizadas. Esta arquitectura también contribuye a la escalabilidad del modelo, ya que se pueden añadir nuevos módulos expertos para ampliar su capacidad de aprendizaje y adaptarlo a nuevos dominios.
El modelo Llama 4 Maverick 17B se ha entrenado con un conjunto de datos masivo y diverso, que incluye texto, imágenes y código. Esta exposición a una amplia variedad de datos le permite al modelo aprender patrones complejos y relaciones entre diferentes modalidades. Por ejemplo, el modelo puede aprender a asociar imágenes con descripciones textuales, o a entender cómo el código se relaciona con la documentación. Esta capacidad de entender múltiples modalidades es esencial para construir aplicaciones de IA generativa verdaderamente inteligentes y versátiles.
Las aplicaciones potenciales del Llama 4 Maverick 17B son numerosas y abarcan una amplia gama de industrias. En el sector de la salud, el modelo podría utilizarse para analizar imágenes médicas y ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades. En el sector financiero, podría utilizarse para detectar fraudes y evaluar el riesgo crediticio. En el sector minorista, podría utilizarse para personalizar la experiencia de compra de los clientes y recomendar productos basados en sus preferencias. En el sector educativo, podría utilizarse para crear contenido educativo personalizado y tutorizar a los estudiantes. En el sector del entretenimiento, podría utilizarse para generar contenido creativo, como música, vídeos y juegos.
Explorando Llama 4 Scout 17B
En contraste, el Llama 4 Scout 17B es un modelo multimodal de propósito general. Cuenta con 16 módulos expertos, 17 mil millones de parámetros activos y un total de 109 mil millones de parámetros. Su rendimiento supera a todos los modelos Llama anteriores. Actualmente, Amazon Bedrock soporta una ventana de contexto de 3,5 millones de tokens para el modelo Llama 4 Scout, con planes para futura expansión. Este modelo se distingue por su versatilidad y su capacidad para adaptarse a una amplia gama de tareas. Su arquitectura, aunque menos compleja que la del Llama 4 Maverick 17B, le permite ofrecer un rendimiento excelente en una variedad de escenarios. La ventana de contexto de 3,5 millones de tokens proporciona una capacidad considerable para procesar documentos largos y conversaciones extensas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para aplicaciones que requieren un entendimiento profundo del contexto.
La arquitectura del Llama 4 Scout 17B, con sus 16 módulos expertos, permite al modelo especializarse en diferentes áreas del conocimiento, aunque en menor medida que el Llama 4 Maverick 17B. Cada módulo experto se encarga de procesar un subconjunto específico de la información, lo que permite al modelo aprender representaciones más precisas y eficientes. Al combinar la salida de los diferentes módulos expertos, el modelo puede generar respuestas más completas y matizadas. Esta arquitectura también contribuye a la escalabilidad del modelo, ya que se pueden añadir nuevos módulos expertos para ampliar su capacidad de aprendizaje y adaptarlo a nuevos dominios.
El modelo Llama 4 Scout 17B se ha entrenado con un conjunto de datos masivo y diverso, que incluye texto, imágenes y código. Esta exposición a una amplia variedad de datos le permite al modelo aprender patrones complejos y relaciones entre diferentes modalidades. Aunque no está tan especializado como el Llama 4 Maverick 17B, el Llama 4 Scout 17B es capaz de entender y generar contenido en una amplia gama de estilos y formatos. Esta versatilidad lo convierte en una herramienta valiosa para aplicaciones que requieren un modelo de propósito general capaz de realizar una variedad de tareas.
Las aplicaciones potenciales del Llama 4 Scout 17B son numerosas y abarcan una amplia gama de industrias. En el sector de la atención al cliente, el modelo podría utilizarse para responder a preguntas de los clientes, resolver problemas y proporcionar asistencia técnica. En el sector del marketing, podría utilizarse para generar contenido publicitario, crear campañas de marketing y personalizar la experiencia del cliente. En el sector de la investigación, podría utilizarse para analizar datos, generar informes y descubrir nuevas tendencias. En el sector educativo, podría utilizarse para crear contenido educativo, tutorizar a los estudiantes y proporcionar comentarios sobre su trabajo. En el sector del entretenimiento, podría utilizarse para generar contenido creativo, como música, vídeos y juegos.
Aplicaciones Prácticas de los Modelos Llama 4
Las capacidades avanzadas de los modelos Llama 4 pueden adaptarse a una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias. Aquí hay algunos casos de uso prominentes:
Aplicaciones Empresariales: Puede desarrollar agentes inteligentes capaces de razonar a través de diferentes herramientas y flujos de trabajo, manejar entradas multimodales y entregar respuestas de alta calidad para aplicaciones comerciales. Esto incluye la automatización de tareas repetitivas, la mejora de la toma de decisiones y la optimización de procesos empresariales. Los agentes inteligentes pueden interactuar con diferentes sistemas y bases de datos, analizar datos y generar informes, todo ello de forma autónoma. Además, pueden aprender y adaptarse a medida que interactúan con el entorno empresarial, mejorando su rendimiento con el tiempo.
Asistentes Multilingües: Cree aplicaciones de chat que no solo entiendan imágenes, sino que también proporcionen respuestas de alta calidad en varios idiomas, atendiendo a una audiencia global. Esto permite a las empresas comunicarse con sus clientes en su idioma preferido, mejorando la satisfacción del cliente y la lealtad a la marca. Los asistentes multilingües pueden traducir automáticamente el texto de entrada y salida, así como generar contenido en diferentes idiomas. Además, pueden adaptar su estilo de comunicación a la cultura y las costumbres de cada país.
Inteligencia de Código y Documentos: Desarrolle aplicaciones capaces de entender código, extraer datos estructurados de documentos y realizar análisis en profundidad de grandes volúmenes de texto y código. Esto permite a las empresas automatizar tareas como la revisión de código, la extracción de información de contratos y la generación de documentación técnica. Las aplicaciones de inteligencia de código y documentos pueden analizar la sintaxis y la semántica del código, identificar errores y vulnerabilidades, y generar automáticamente documentación. Además, pueden extraer información relevante de documentos, como nombres, fechas y cantidades, y almacenarla en una base de datos estructurada.
Atención al Cliente: Mejore los sistemas de soporte con capacidades de análisis de imágenes, permitiendo una resolución de problemas más eficaz cuando los clientes comparten capturas de pantalla o fotos. Esto permite a los agentes de soporte entender mejor el problema del cliente y proporcionar soluciones más rápidas y precisas. Los sistemas de atención al cliente con análisis de imágenes pueden identificar automáticamente el producto o servicio al que se refiere el cliente, analizar la imagen para detectar errores o problemas, y proporcionar al agente de soporte información relevante para resolver el problema.
Creación de Contenido: Genere contenido creativo en varios idiomas, con la capacidad de entender y responder a entradas visuales. Esto permite a las empresas crear contenido publicitario, artículos de blog, vídeos y otros materiales de marketing de forma más rápida y eficiente. Las aplicaciones de creación de contenido pueden generar texto, imágenes y vídeos basados en una descripción textual o visual. Además, pueden adaptar el estilo y el tono del contenido a la audiencia objetivo.
Investigación: Construya aplicaciones de investigación que puedan integrar y analizar datos multimodales, ofreciendo conocimientos tanto del texto como de las imágenes. Esto permite a los investigadores descubrir nuevas tendencias, identificar relaciones entre diferentes variables y generar hipótesis. Las aplicaciones de investigación pueden analizar datos textuales y visuales, identificar patrones y tendencias, y generar informes y visualizaciones. Además, pueden ayudar a los investigadores a diseñar experimentos, recopilar datos y analizar los resultados.
Comenzando con Llama 4 en Amazon Bedrock
Para comenzar a utilizar estos nuevos modelos sin servidor en Amazon Bedrock, primero debe solicitar acceso. Esto se puede hacer a través de la consola de Amazon Bedrock seleccionando Acceso al modelo en el panel de navegación y habilitando el acceso tanto para los modelos Llama 4 Maverick 17B como Llama 4 Scout 17B. El proceso de solicitud de acceso es sencillo y directo, y una vez aprobado, podrá empezar a utilizar los modelos de inmediato. Amazon Bedrock proporciona una interfaz fácil de usar para interactuar con los modelos, así como documentación completa y ejemplos de código para ayudarle a empezar.
La integración de los modelos Llama 4 en sus aplicaciones se simplifica con la API Amazon Bedrock Converse, que proporciona una interfaz unificada para las interacciones de IA conversacional. Esta API le permite enviar preguntas y recibir respuestas de los modelos de forma sencilla y eficiente. Además, la API proporciona funciones avanzadas como la gestión de contexto, la detección de intención y la generación de diálogo.
Ejemplo de Diálogo Multimodal con Llama 4 Maverick
Aquí hay un ejemplo de cómo usar el Amazon SDK para Python (Boto3) para participar en un diálogo multimodal con el modelo Llama 4 Maverick: Este ejemplo ilustra cómo enviar una imagen y una pregunta al modelo Llama 4 Maverick y recibir una respuesta en forma de texto. El código utiliza la biblioteca Boto3 para interactuar con la API de Amazon Bedrock y envía una solicitud POST al punto final del modelo. La solicitud incluye la imagen y la pregunta en formato JSON, y la respuesta del modelo se devuelve en el mismo formato. Este ejemplo es solo un punto de partida, y puede adaptarlo para satisfacer sus necesidades específicas. Puede utilizar diferentes imágenes, preguntas y parámetros de configuración para explorar las capacidades del modelo Llama 4 Maverick. Además, puede integrar este código en sus propias aplicaciones para crear experiencias de usuario interactivas y personalizadas.