متا بازمی‌گردد: Llama 4 با قدرت چندوجهی وارد می‌شود

تحول در عرصه برتری هوش مصنوعی

چشم‌انداز هوش مصنوعی در اوایل سال ۲۰۲۵ دچار تحولی لرزه‌آور شد. انتشار عمومی DeepSeek R1، یک مدل استدلال زبانی منبع‌باز قدرتمند، نه تنها یک بازیگر جدید را معرفی کرد؛ بلکه اساساً سلسله مراتب تثبیت شده را به چالش کشید. گزارش‌ها حاکی از آن بود که معیارهای عملکرد DeepSeek R1 با معیارهای تولید شده توسط آزمایشگاه‌های تحقیقاتی پرهزینه غول‌های فناوری آمریکایی، از جمله Meta Platforms، رقابت می‌کرد و در برخی جنبه‌ها از آن‌ها پیشی می‌گرفت. افشای این موضوع که این قابلیت formidable با هزینه آموزشی بسیار کمتری به دست آمده بود، موجی از نگرانی را در Silicon Valley، به ویژه در راهروهای Meta، ایجاد کرد.

برای Meta، ظهور چنین رقیب منبع‌باز قدرتمند و مقرون‌به‌صرفه‌ای، به قلب استراتژی هوش مصنوعی مولد آن ضربه زد. این شرکت ادعای خود را بر رهبری جنبش منبع‌باز، با انتشار مدل‌های به‌طور فزاینده‌ای توانمند تحت نام تجاری Llama، استوار کرده بود. فرض اصلی، ارائه ابزارهای پیشرفته به جامعه جهانی تحقیق و توسعه، تقویت نوآوری و امید به تثبیت Llama به عنوان استاندارد بالفعل برای توسعه openAI بود. ورود DeepSeek R1 به طور قابل توجهی سطح انتظارات را بالا برد و Meta را مجبور به یک دوره ارزیابی مجدد استراتژیک فشرده و توسعه شتاب‌زده کرد.

پاسخ Meta: معرفی خانواده Llama 4

نقطه اوج پاسخ Meta با اعلامیه مهمی از سوی بنیانگذار و مدیرعامل، Mark Zuckerberg، فرا رسید. این شرکت نسل بعدی سری Llama 4 خود را رونمایی کرد، خانواده‌ای از مدل‌ها که نه تنها برای جبران عقب‌ماندگی، بلکه برای پیش بردن مرزهای قابلیت‌های هوش مصنوعی منبع‌باز طراحی شده‌اند. بلافاصله، دو عضو از این خانواده جدید برای توسعه‌دهندگان در سراسر جهان در دسترس قرار گرفتند:

• Llama 4 Maverick: یک مدل قابل توجه با ۴۰۰ میلیارد پارامتر.
• Llama 4 Scout: یک مدل چابک‌تر، اما همچنان قدرتمند، با ۱۰۹ میلیارد پارامتر.

این مدل‌ها برای دانلود مستقیم منتشر شدند و به محققان و شرکت‌ها این امکان را دادند که بدون تأخیر شروع به استفاده، تنظیم دقیق و ادغام آن‌ها در برنامه‌های کاربردی خود کنند.

در کنار این مدل‌های به راحتی در دسترس، Meta با پیش‌نمایشی از Llama 4 Behemoth، نگاهی وسوسه‌انگیز به آینده ارائه داد. همانطور که از نامش پیداست، این مدل نشان‌دهنده یک جهش عظیم در مقیاس است و دارای ۲ تریلیون پارامتر شگفت‌انگیز است. با این حال، ارتباطات رسمی Meta روشن کرد که Behemoth هنوز در حال گذراندن فرآیند آموزش فشرده خود استو هیچ جدول زمانی مشخصی برای انتشار عمومی آن ارائه نشده است. نقش فعلی آن به نظر می‌رسد تعیین‌کننده معیارهای داخلی و بالقوه یک مدل ‘معلم’ برای اصلاح معماری‌های کوچکتر باشد.

ویژگی‌های تعیین‌کننده: چندوجهی بودن و زمینه گسترده

سری Llama 4 چندین ویژگی پیشگامانه را معرفی می‌کند که آن را متمایز می‌سازد. مهمترین آن‌ها چندوجهی بودن ذاتی است. برخلاف نسل‌های قبلی که ممکن بود قابلیت‌های چندوجهی به آن‌ها اضافه شده باشد، مدل‌های Llama 4 از ابتدا بر روی یک مجموعه داده متنوع شامل متن، ویدئو و تصاویر آموزش دیده‌اند. در نتیجه، آن‌ها توانایی ذاتی درک درخواست‌هایی (prompts) را دارند که حاوی این انواع داده‌های مختلف هستند و پاسخ‌هایی تولید می‌کنند که می‌توانند شامل متن، ویدئو و تصاویر نیز باشند. قابل ذکر است که قابلیت‌های پردازش صدا در اطلاعیه‌های اولیه ذکر نشده است.

قابلیت برجسته دیگر، پنجره زمینه (context window) به طور چشمگیری گسترش یافته است که توسط مدل‌های جدید ارائه می‌شود. پنجره زمینه به مقدار اطلاعاتی اشاره دارد که یک مدل می‌تواند در یک تعامل واحد (هم ورودی و هم خروجی) پردازش کند. Llama 4 این محدودیت‌ها را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد:

• Llama 4 Maverick: دارای پنجره زمینه ۱ میلیون توکن است. این تقریباً معادل پردازش همزمان محتوای متنی حدود ۱۵۰۰ صفحه استاندارد است.
• Llama 4 Scout: دارای پنجره زمینه حتی چشمگیرتر ۱۰ میلیون توکن است که قادر به مدیریت اطلاعات معادل تقریباً ۱۵۰۰۰ صفحه متن در یک بار است.

این پنجره‌های زمینه وسیع، امکانات جدیدی را برای وظایف پیچیده شامل اسناد طولانی، پایگاه‌های کد گسترده، مکالمات طولانی، یا تحلیل‌های چند نوبتی دقیق باز می‌کنند، حوزه‌هایی که مدل‌های قبلی اغلب به دلیل محدودیت‌های حافظه با مشکل مواجه بودند.

زیربنای معماری: رویکرد ترکیب متخصصان (Mixture-of-Experts)

قدرت‌بخش هر سه مدل Llama 4، معماری پیچیده ‘ترکیب متخصصان’ (MoE) است. این پارادایم طراحی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ، کشش قابل توجهی پیدا کرده است. به جای ایجاد یک شبکه عصبی یکپارچه و عظیم، MoE چندین شبکه کوچکتر و تخصصی - ‘متخصصان’ - را در یک چارچوب بزرگتر ترکیب می‌کند. هر متخصص برای برتری در وظایف خاص، موضوعات، یا حتی انواع داده‌های مختلف (مانند تحلیل متن در مقابل تشخیص تصویر) آموزش دیده است.

یک مکانیزم مسیریابی در معماری MoE، داده‌ها یا پرس‌وجوهای ورودی را برای پردازش به مرتبط‌ترین متخصص(ها) هدایت می‌کند. این رویکرد چندین مزیت دارد:

1. کارایی: فقط متخصصان لازم برای یک کار معین فعال می‌شوند، که باعث می‌شود استنتاج (فرآیند تولید پاسخ) به طور بالقوه سریع‌تر و از نظر محاسباتی کم‌هزینه‌تر از فعال کردن کل یک مدل عظیم باشد.
2. مقیاس‌پذیری: از نظر تئوری، مقیاس‌بندی قابلیت‌های مدل با افزودن متخصصان بیشتر یا آموزش بیشتر متخصصان موجود، بدون نیاز به بازآموزی کل سیستم از ابتدا، آسان‌تر است.
3. تخصص: امکان تخصص عمیق در حوزه‌های مختلف را فراهم می‌کند، که به طور بالقوه منجر به خروجی‌های با کیفیت بالاتر برای انواع خاصی از وظایف می‌شود.

اتخاذ MoE توسط Meta برای خانواده Llama 4 با روندهای صنعت همسو است و بر تمرکز بر تعادل بین عملکرد پیشرفته و کارایی محاسباتی تأکید می‌کند، که به ویژه برای مدل‌هایی که برای توزیع گسترده منبع‌باز در نظر گرفته شده‌اند، حیاتی است.

استراتژی توزیع و تمرکز توسعه

Meta با انتشار Llama 4، تعهد خود را به دسترسی آزاد تقویت می‌کند. هر دو Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick بلافاصله برای میزبانی شخصی (self-hosting) در دسترس هستند، که به سازمان‌هایی با منابع محاسباتی لازم اجازه می‌دهد تا مدل‌ها را بر روی زیرساخت‌های خود اجرا کنند. این رویکرد حداکثر کنترل، سفارشی‌سازی و حریم خصوصی داده‌ها را فراهم می‌کند.

جالب اینجاست که Meta دسترسی رسمی به API میزبانی شده یا سطوح قیمت‌گذاری مرتبط برای اجرای این مدل‌ها بر روی زیرساخت‌های خود را اعلام نکرده است، یک استراتژی رایج کسب درآمد که توسط رقبایی مانند OpenAI و Anthropic به کار گرفته می‌شود. در عوض، تمرکز اولیه کاملاً بر روی موارد زیر است:

1. دانلود آزاد: در دسترس قرار دادن رایگان وزن‌های مدل.
2. ادغام پلتفرم: ادغام یکپارچه قابلیت‌های جدید Llama 4 در محصولات مصرفی خود Meta، از جمله قابلیت‌های Meta AI در WhatsApp، Messenger، Instagram و رابط‌های وب آن.

این استراتژی نشان می‌دهد که Meta قصد دارد پذیرش و نوآوری را در جامعه منبع‌باز هدایت کند و همزمان از هوش مصنوعی پیشرفته خود برای بهبود اکوسیستم کاربری گسترده خود استفاده کند.

تأکید توسعه برای هر سه مدل Llama 4، به ویژه Maverick و Behemoth بزرگتر، صراحتاً بر استدلال، کدنویسی و حل مسئله گام به گام است. Meta پیاده‌سازی خطوط لوله پالایش سفارشی پس از آموزش را که به طور خاص برای تقویت این قابلیت‌های منطقی طراحی شده‌اند، برجسته کرد. در حالی که در استدلال قدرتمند هستند، توضیحات اولیه نشان می‌دهد که ممکن است ذاتاً فرآیندهای صریح ‘زنجیره-تفکر’ (chain-of-thought) مشخصه مدل‌هایی که به طور خاص برای وظایف استدلال پیچیده معماری شده‌اند، مانند برخی مدل‌های OpenAI یا DeepSeek R1، را نشان ندهند.

یک نوآوری قابل توجه ذکر شده MetaP است، تکنیکی که در طول پروژه Llama 4 توسعه یافته است. این ابزار با اجازه دادن به مهندسان برای تنظیم هایپرپارامترها بر روی یک مدل اصلی و سپس استخراج کارآمد انواع مدل‌های دیگر از آن، نویدبخش ساده‌سازی توسعه مدل‌های آینده است که به طور بالقوه منجر به دستاوردهای قابل توجهی در کارایی آموزش و صرفه‌جویی در هزینه می‌شود.

مقایسه معیارها: معیارهای عملکرد Llama 4

در چشم‌انداز رقابتی هوش مصنوعی، معیارهای عملکرد زبان مشترک پیشرفت هستند. Meta مشتاق بود نشان دهد که خانواده جدید Llama 4 آن در برابر رهبران تثبیت شده صنعت و نسل‌های قبلی Llama چگونه عمل می‌کند.

Llama 4 Behemoth (۲ تریلیون پارامتر - پیش‌نمایش)

در حالی که هنوز در حال آموزش است، Meta نتایج اولیه معیارها را به اشتراک گذاشت که Behemoth را به عنوان یک رقیب برتر معرفی می‌کند و ادعا می‌کند که در چندین معیار کلیدی استدلال و کمی از مدل‌های برجسته‌ای مانند GPT-4.5، Gemini 2.0 Pro گوگل و Claude Sonnet 3.7 Anthropic عملکرد بهتری دارد:

• MATH-500: یک معیار چالش‌برانگیز که توانایی‌های حل مسئله ریاضی را آزمایش می‌کند. Behemoth به امتیاز ۹۵.۰ دست می‌یابد.
• GPQA Diamond: قابلیت‌های پاسخگویی به سؤالات در سطح تحصیلات تکمیلی را اندازه‌گیری می‌کند. Behemoth امتیاز ۷۳.۷ را کسب می‌کند.
• MMLU Pro (Massive Multitask Language Understanding): یک معیار جامع که دانش را در طیف گسترده‌ای از موضوعات ارزیابی می‌کند. Behemoth به ۸۲.۲ می‌رسد.

Llama 4 Maverick (۴۰۰ میلیارد پارامتر - اکنون در دسترس)

Maverick که به عنوان یک مدل چندوجهی با عملکرد بالا معرفی شده است، نتایج قوی، به ویژه در برابر مدل‌های شناخته شده برای توانایی چندوجهی خود، نشان می‌دهد:

• از GPT-4o و Gemini 2.0 Flash پیشی می‌گیرد در چندین معیار استدلال چندوجهی، از جمله:
  • ChartQA: درک و استدلال در مورد داده‌های ارائه شده در نمودارها (۹۰.۰ در مقابل ۸۵.۷ GPT-4o).
  • DocVQA: پاسخگویی به سؤال بر اساس تصاویر اسناد (۹۴.۴ در مقابل ۹۲.۸ GPT-4o).
  • MathVista: حل مسائل ریاضی ارائه شده به صورت بصری.
  • MMMU: معیاری برای ارزیابی درک عظیم چندوجهی.
• رقابت‌پذیری با DeepSeek v3.1 (یک مدل ۴۵.۸ میلیارد پارامتری) را نشان می‌دهد در حالی که کمتر از نیمی از پارامترهای فعال (تخمین زده می‌شود ۱۷ میلیارد پارامتر فعال به دلیل معماری MoE) را استفاده می‌کند، که کارایی آن را برجسته می‌کند.
• به امتیاز قوی MMLU Pro ۸۰.۵ دست می‌یابد.
• Meta همچنین مقرون‌به‌صرفه بودن بالقوه آن را برجسته کرد و هزینه‌های استنتاج را در محدوده ۰.۱۹ تا ۰.۴۹ دلار به ازای هر ۱ میلیون توکن تخمین زد، که هوش مصنوعی قدرتمند را در دسترس‌تر می‌کند.

Llama 4 Scout (۱۰۹ میلیارد پارامتر - اکنون در دسترس)

Scout که برای کارایی و کاربرد گسترده طراحی شده است، در برابر مدل‌های قابل مقایسه جایگاه خود را حفظ می‌کند:

• با مدل‌هایی مانند Mistral 3.1، Gemini 2.0 Flash-Lite و Gemma 3 برابری می‌کند یا از آن‌ها پیشی می‌گیرد در چندین معیار:
  • DocVQA: به امتیاز بالای ۹۴.۴ دست می‌یابد.
  • MMLU Pro: امتیاز قابل احترام ۷۴.۳ را کسب می‌کند.
  • MathVista: به ۷۰.۷ می‌رسد.
• ویژگی برجسته آن طول زمینه بی‌نظیر ۱۰ میلیون توکن است که آن را به طور منحصر به فردی برای وظایفی که نیاز به تحلیل عمیق اسناد بسیار طولانی، پایگاه‌های کد پیچیده یا تعاملات چند نوبتی طولانی دارند، مناسب می‌سازد.
• به طور حیاتی، Scout برای استقرار کارآمد مهندسی شده است و قادر به اجرای مؤثر بر روی یک GPU NVIDIA H100 است، که یک ملاحظه مهم برای سازمان‌هایی با منابع سخت‌افزاری محدود است.

تحلیل مقایسه‌ای: Behemoth در مقابل متخصصان استدلال

برای ارائه زمینه بیشتر، مقایسه Llama 4 Behemoth پیش‌نمایش شده با مدل‌هایی که در ابتدا توسعه شتاب‌زده Meta را تحریک کردند - DeepSeek R1 و سری ‘o’ متمرکز بر استدلال OpenAI - تصویری ظریف را آشکار می‌کند. با استفاده از نقاط داده معیار موجود از انتشارهای اولیه DeepSeek R1 (به طور خاص نوع R1-32B که اغلب ذکر می‌شود) و OpenAI o1 (به طور خاص o1-1217):

(توجه: مقایسه مستقیم در MMLU Pro دشوار است زیرا نمودارهای قبلی اغلب امتیازات استاندارد MMLU را برای R1/o1 ذکر می‌کردند، که معمولاً اعداد بالاتری نسبت به نوع چالش‌برانگیزتر MMLU Pro به دست می‌دهند. امتیاز ۸۲.۲ Behemoth در MMLU Pro هنوز نسبت به کلاس خود بسیار قوی است و از GPT-4.5 و Gemini 2.0 Pro فراتر می‌رود).

تفسیر این مقایسه‌های خاص:

• در معیار MATH-500، Llama 4 Behemoth کمی از امتیازات گزارش شده برای DeepSeek R1 و OpenAI o1 عقب‌تر است.
• برای GPQA Diamond، Behemoth برتری نسبت به امتیاز ذکر شده DeepSeek R1 نشان می‌دهد اما کمی از OpenAI o1 عقب می‌افتد.
• در MMLU (مقایسه MMLU Pro Behemoth با MMLU استاندارد برای دیگران، با اذعان به تفاوت)، امتیاز Behemoth پایین‌تر است، اگرچه عملکرد آن نسبت به سایر مدل‌های بزرگ مانند Gemini 2.0 Pro و GPT-4.5 بسیار رقابتی باقی می‌ماند.

نکته کلیدی این است که در حالی که مدل‌های استدلال تخصصی مانند DeepSeek R1 و OpenAI o1 ممکن است در برخی معیارهای خاص متمرکز بر استدلال برتری داشته باشند، Llama 4 Behemoth خود را به عنوان یک مدل formidable و پیشرفته تثبیت می‌کند که در اوج یا نزدیک به اوج کلاس خود عمل می‌کند، به ویژه با در نظر گرفتن قابلیت‌ها و مقیاس گسترده‌تر آن. این نشان‌دهنده یک جهش قابل توجه برای خانواده Llama در حوزه استدلال پیچیده است.

تأکید بر ایمنی و استقرار مسئولانه

در کنار بهبود عملکرد، Meta بر تعهد خود به همسویی و ایمنی مدل تأکید کرد. این انتشار با مجموعه‌ای از ابزارها همراه است که برای کمک به توسعه‌دهندگان در استقرار مسئولانه Llama 4 طراحی شده‌اند:

• Llama Guard: به فیلتر کردن ورودی‌ها یا خروجی‌های بالقوه ناامن کمک می‌کند.
• Prompt Guard: با هدف شناسایی و کاهش درخواست‌های خصمانه (adversarial prompts) طراحی شده برای استخراج پاسخ‌های مضر.
• CyberSecEval: ابزاری برای ارزیابی خطرات امنیت سایبری مرتبط با استقرار مدل.
• Generative Offensive Agent Testing (GOAT): یک سیستم خودکار برای ‘تیم قرمز’ (red-teaming) مدل‌ها - آزمایش پیشگیرانه آن‌ها برای آسیب‌پذیری‌ها و سناریوهای سوء استفاده بالقوه.

این اقدامات منعکس‌کننده شناخت رو به رشد در سراسر صنعت است که با قدرتمندتر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، پروتکل‌های ایمنی قوی و تکنیک‌های همسویی نه تنها مطلوب، بلکه ضروری هستند.

اکوسیستم Llama: آماده برای تأثیرگذاری

معرفی خانواده Llama 4 لحظه مهمی برای Meta و چشم‌انداز گسترده‌تر هوش مصنوعی است. با ترکیب قابلیت‌های پیشرفته چندوجهی، پنجره‌های زمینه فوق‌العاده طولانی، معماری کارآمد MoE و تمرکز قوی بر استدلال، Meta مجموعه‌ای قانع‌کننده از ابزارهای منبع‌باز را ارائه کرده است.

با Scout و Maverick که اکنون در دست توسعه‌دهندگان هستند و Behemoth عظیم که سطح بالایی را برای قابلیت‌های آینده تعیین می‌کند، اکوسیستم Llama به شدت به عنوان یک جایگزین منبع‌باز، قدرتمند و قابل دوام برای مدل‌های اختصاصی پیشرو از OpenAI، Anthropic، DeepSeek و Google موقعیت‌یافته است. برای توسعه‌دهندگانی که دستیارهای هوش مصنوعی در سطح سازمانی می‌سازند، محققانی که مرزهای علم هوش مصنوعی را پیش می‌برند، یا مهندسانی که ابزارهایی برای تحلیل عمیق مجموعه داده‌های وسیع ایجاد می‌کنند، Llama 4 گزینه‌های انعطاف‌پذیر و با عملکرد بالا را ارائه می‌دهد که بر اساس فلسفه منبع‌باز و به طور فزاینده‌ای به سمت وظایف استدلال پیچیده گرایش دارند. مرحله بعدی توسعه هوش مصنوعی به طور قابل توجهی جالب‌تر شد.