Meta Llama 4: بررسی عمیق

Meta Llama 4 چیست؟

Meta Llama 4 نشان‌دهنده یک جهش قابل‌توجه در فناوری LLM است و دارای قابلیت‌های چندوجهی است که آن را قادر می‌سازد تا متن، تصاویر و داده‌های ویدیویی را پردازش و تفسیر کند. این مدل نسل چهارم با پشتیبانی از زبان‌های متعدد از سراسر جهان، از موانع زبانی فراتر می‌رود.

یک نوآوری کلیدی در مدل‌های Llama 4، اتخاذ یک معماری mixture-of-experts است، که اولین بار برای خانواده Llama است. این معماری به صورت پویا تنها زیرمجموعه‌ای از پارامترهای کل را برای هر توکن ورودی فعال می‌کند و به تعادل هماهنگ بین قدرت و کارایی دست می‌یابد.

در حالی که مجوز انجمن Llama 4 به طور رسمی به عنوان یک مجوز تایید شده توسط Open Source Initiative شناخته نمی‌شود، Meta مدل‌های Llama 4 خود را به عنوان منبع باز توصیف می‌کند. این مجوز حقوق استفاده و اصلاح رایگان را به مدل‌های Llama 4 می‌دهد، مشروط به محدودیت‌های خاص. از آوریل 2025، این محدودیت در 700 میلیون کاربر ماهانه تعیین شده بود که فراتر از آن به مجوز تجاری نیاز است.

آرایش Llama 4 شامل سه نسخه اصلی است: Scout، Maverick و Behemoth. Scout و Maverick به طور همزمان راه اندازی شدند، در حالی که Behemoth در دست توسعه باقی مانده است. این مدل‌ها در مشخصات خود تفاوت‌های قابل‌توجهی دارند:

• Llama 4 Scout: دارای 17 میلیارد پارامتر فعال، 16 متخصص، 109 میلیارد پارامتر کل، یک پنجره زمینه 10 میلیون توکنی و قطع دانش اوت 2024.
• Llama 4 Maverick: همچنین دارای 17 میلیارد پارامتر فعال است، اما دارای 128 متخصص، 400 میلیارد پارامتر کل، یک پنجره زمینه 1 میلیون توکنی و همان قطع دانش Scout است.
• Llama 4 Behemoth: قدرتمندترین این سه، با 288 میلیارد پارامتر فعال، 16 متخصص، 2 تریلیون پارامتر کل و یک پنجره زمینه و قطع دانش نامشخص.

قابلیت‌های Meta Llama 4

مدل‌های Meta Llama 4 طیف متنوعی از برنامه‌ها را باز می‌کنند، از جمله:

• چندوجهی بودن بومی: توانایی درک همزمان متن، تصاویر و ویدیو. این به مدل اجازه می‌دهد تا از منابع مختلف اطلاعاتی، زمینه و معنا استخراج کند.
• خلاصه‌سازی محتوا: مدل‌های Llama 4 می‌توانند به طور موثر اطلاعات را از انواع مختلف محتوا متراکم کنند، که جنبه مهمی از درک چندوجهی است. برای مثال، مدل می‌تواند یک ویدیو را تجزیه و تحلیل کند، صحنه‌های کلیدی را استخراج کند و یک خلاصه مختصر از محتوا ایجاد کند.
• پردازش زمینه طولانی: Llama 4 Scout به طور خاص برای پردازش حجم‌های قابل‌توجهی از اطلاعات طراحی شده است که با پنجره زمینه گسترده 10 میلیون توکنی آن تسهیل می‌شود. این قابلیت برای وظایفی مانند تجزیه و تحلیل مقالات تحقیقاتی گسترده یا پردازش اسناد طولانی بسیار ارزشمند است.
• حالت چند زبانه: همه مدل‌های Llama 4 مهارت چندزبانه را نشان می‌دهند و از طیف گسترده‌ای از زبان‌ها برای پردازش متن پشتیبانی می‌کنند: عربی، انگلیسی، فرانسوی، آلمانی، هندی، اندونزیایی، ایتالیایی، پرتغالی، اسپانیایی، تاگالوگ، تایلندی و ویتنامی. با این حال، درک تصویر در حال حاضر به انگلیسی محدود است.
• تولید متن: مدل‌های Llama 4 در تولید متن منسجم و مرتبط با زمینه، از جمله تلاش‌های نوشتاری خلاقانه، عالی هستند. مدل می‌تواند با سبک‌های نوشتاری مختلف سازگار شود و متن با کیفیت انسانی تولید کند.
• استدلال پیشرفته: این مدل‌ها ظرفیت استدلال از طریق مسائل پیچیده علمی و ریاضی را دارند. آن‌ها می‌توانند منطق پیچیده را رمزگشایی کنند و به نتایج دقیق برسند.
• تولید کد: Llama 4 قادر به درک و تولید کد برنامه است و به توسعه‌دهندگان در ساده‌سازی گردش کار خود کمک می‌کند. مدل می‌تواند قطعه کدها، توابع کامل و حتی برنامه‌های کامل را توسعه دهد.
• عملکرد مدل پایه: به عنوان یک مدل باز، Llama 4 به عنوان یک عنصر بنیادی برای توسعه مدل‌های مشتق عمل می‌کند. محققان و توسعه‌دهندگان می‌توانند Llama 4 را برای وظایف خاص تنظیم کنند و از قابلیت‌های موجود آن برای ساخت برنامه‌های تخصصی استفاده کنند.

روش آموزش Meta Llama 4

Meta مجموعه‌ای از تکنیک‌های پیشرفته را برای آموزش نسل چهارم LLMهای خانواده Llama خود به کار گرفت، با هدف افزایش دقت و عملکرد در مقایسه با نسخه‌های قبلی. این تکنیک‌ها عبارتند از:

• داده‌های آموزشی: سنگ بنای هر LLM داده‌های آموزشی آن است و Meta تشخیص داد که داده‌های بیشتر به عملکرد بهتر تبدیل می‌شود. به همین منظور، Llama 4 روی بیش از 30 تریلیون توکن آموزش داده شد که دو برابر مقدار داده مورد استفاده برای آموزش Llama 3 است.
• ادغام زودهنگام چندوجهی: سری Llama 4 رویکرد “ادغام زودهنگام” را اتخاذ کرد، که توکن‌های متن و بینایی را در یک مدل یکپارچه ادغام می‌کند. به گفته Meta، این رویکرد درک طبیعی‌تری بین اطلاعات بصری و متنی را تقویت می‌کند و نیاز به رمزگذارها و رمزگشاهای جداگانه را از بین می‌برد.
• بهینه‌سازی ابرپارامتر: این تکنیک شامل تنظیم دقیق ابرپارامترهای مدل بحرانی، مانند نرخ‌های یادگیری در هر لایه، برای دستیابی به نتایج آموزشی مطمئن‌تر و سازگارتر است. با بهینه‌سازی این پارامترها، Meta توانست ثبات و عملکرد کلی Llama 4 را بهبود بخشد.
• معماری iRoPE: معماری لایه‌های توجه در هم تنیده بدون جاسازی‌های موقعیتی، یا معماری iRoPE، مدیریت توالی‌های طولانی را در طول آموزش افزایش می‌دهد و پنجره زمینه 10 میلیون توکنی را در Llama 4 Scout تسهیل می‌کند. این معماری به مدل اجازه می‌دهد تا اطلاعات را از بخش‌های دوردست توالی ورودی حفظ کند و آن را قادر می‌سازد تا اسناد طولانی‌تر و پیچیده‌تر را پردازش کند.
• رمزگذار بینایی MetaCLIP: رمزگذار بینایی Meta جدید تصاویر را به بازنمایی توکنی ترجمه می‌کند و منجر به درک چندوجهی بهبود یافته می‌شود. این رمزگذار Llama 4 را قادر می‌سازد تا اطلاعات بصری را به طور موثر پردازش و تفسیر کند.
• آموزش ایمنی GOAT: Meta ابزار تست عامل تهاجمی مولد (GOAT) را در طول آموزش پیاده‌سازی کرد تا آسیب‌پذیری‌های LLM را شناسایی کند و ایمنی مدل را بهبود بخشد. این تکنیک به کاهش خطر تولید محتوای مضر یا مغرضانه توسط مدل کمک می‌کند.

تکامل مدل‌های Llama

پس از عرضه پیشگامانه ChatGPT در نوامبر 2022، شرکت‌ها در سراسر صنعت برای ایجاد جایگاه در بازار LLM به رقابت پرداختند. Meta از جمله اولین پاسخ‌دهندگان بود و مدل‌های اولیه Llama خود را در اوایل سال 2023 معرفی کرد، هرچند با دسترسی محدود. از زمان انتشار Llama 2 در اواسط سال 2023، تمام مدل‌های بعدی تحت مجوزهای باز در دسترس قرار گرفته‌اند.

• Llama 1: مدل اصلی Llama، که در فوریه 2023 با دسترسی محدود راه اندازی شد.
• Llama 2: در ژوئیه 2023 به عنوان اولین مدل Llama با مجوز باز منتشر شد، Llama 2 دسترسی و استفاده رایگان را ارائه داد. این تکرار شامل نسخه‌های 7B، 13B و 70B پارامتری بود که نیازهای محاسباتی متنوع را برآورده می‌کرد.
• Llama 3: مدل‌های Llama 3 در آوریل 2024، ابتدا با نسخه‌های 8B و 70B پارامتری عرضه شدند.
• Llama 3.1: Llama 3.1 که در ژوئیه 2024 راه اندازی شد، یک مدل 405B پارامتری را اضافه کرد و مرزهای قابلیت‌های LLM را فراتر برد.
• Llama 3.2: این مدل، اولین LLM کاملاً چندوجهی Meta، در اکتبر 2024 منتشر شد و نقطه عطفی مهم در تکامل خانواده Llama بود.
• Llama 3.3: Meta در انتشار دسامبر 2024 خود ادعا کرد که نوع 70B Llama 3.3 همان عملکرد نوع 405B 3.1 را ارائه می‌دهد، در حالی که به منابع محاسباتی کمتری نیاز دارد و تلاش‌های بهینه‌سازی مداوم را به نمایش می‌گذارد.

مقایسه Llama 4 با سایر مدل‌ها

چشم‌انداز هوش مصنوعی مولد به طور فزاینده‌ای رقابتی می‌شود و بازیگران برجسته‌ای مانند GPT-4o OpenAI، Google Gemini 2.0 و پروژه‌های منبع باز مختلف از جمله DeepSeek را شامل می‌شود.

عملکرد Llama 4 را می‌توان با استفاده از چندین معیار ارزیابی کرد، از جمله:

• MMMU (درک چندوجهی گسترده چند رشته‌ای): قابلیت‌های استدلال تصویر را ارزیابی می‌کند.
• LiveCodeBench: مهارت کدنویسی را ارزیابی می‌کند.
• GPQA Diamond (پرسش و پاسخ سطح تحصیلات تکمیلی Google-Proof Diamond): استدلال و دانش را اندازه‌گیری می‌کند.

نمرات بالاتر در این معیارها نشان‌دهنده عملکرد بهتر است.

این معیارها نقاط قوت Llama 4 Maverick را در استدلال تصویر، کدنویسی و دانش عمومی برجسته می‌کند و آن را به عنوان یک رقیب قوی در عرصه LLM قرار می‌دهد.

دسترسی به Llama 4

Meta Llama 4 Maverick و Scout به راحتی از طریق کانال‌های مختلف در دسترس هستند:

• Llama.com: Scout و Maverick را مستقیماً از وب‌سایت llama.com که توسط Meta اداره می‌شود به صورت رایگان دانلود کنید.
• Meta.ai: رابط وب Meta.ai دسترسی مبتنی بر مرورگر به Llama 4 را فراهم می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد بدون نیاز به نصب محلی با مدل تعامل داشته باشند.
• Hugging Face: Llama 4 همچنین در https://huggingface.co/meta-llama در دسترس است، یک پلتفرم محبوب برای به اشتراک گذاشتن و کشف مدل‌های یادگیری ماشینی.
• برنامه Meta AI: Llama 4 به دستیار مجازی هوش مصنوعی Meta نیرو می‌بخشد، که از طریق صدا یا متن در پلتفرم‌های مختلف قابل دسترسی است. کاربران می‌توانند از این دستیار برای انجام وظایفی مانند خلاصه‌سازی متن، تولید محتوا و پاسخ به سؤالات استفاده کنند.