Amazon Bedrock اکنون جدیدترین نوآوری‌های هوش مصنوعی Meta، مدل‌های Llama 4 Scout 17B و Llama 4 Maverick 17B را به عنوان گزینه‌های کاملاً مدیریت‌شده و بدون سرور ارائه می‌دهد. این مدل‌های پایه (FMs) جدید، قابلیت‌های چندوجهی بومی را از طریق فناوری پیشرفته ترکیب اولیه ادغام می‌کنند، و به شما این امکان را می‌دهند تا از این ویژگی‌ها برای درک دقیق تصویر و پردازش زمینه بهبودیافته در برنامه‌های خود بهره ببرید.
Llama 4 از معماری نوآورانه Mixture of Experts (MoE) استفاده می‌کند. این طراحی هم استدلال و هم وظایف درک تصویر را بهبود می‌بخشد، در حالی که به دقت هزینه‌ها و سرعت را مدیریت می‌کند. در مقایسه با نسخه قبلی خود، Llama 3، این رویکرد معماری Llama 4 را قادر می‌سازد تا عملکرد برتری را با هزینه کاهش‌یافته ارائه دهد و پشتیبانی زبانی گسترده‌تری را برای برنامه‌های جهانی ارائه کند.
این مدل‌ها که قبلاً در Amazon SageMaker JumpStart در دسترس بودند، اکنون از طریق Amazon Bedrock قابل دسترسی هستند و ساخت و مقیاس‌بندی برنامه‌های هوش مصنوعی مولد را با امنیت و حریم خصوصی در سطح سازمانی ساده‌تر می‌کنند.
بررسی عمیق Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 17B به عنوان یک مدل چندوجهی بومی متمایز است که شامل 128 ماژول متخصص و در مجموع 400 میلیارد پارامتر است. نقطه قوت آن در مهارت در درک تصاویر و متن است، که آن را به طور استثنایی برای برنامه‌های دستیار و چت همه‌کاره مناسب می‌سازد. این مدل با پشتیبانی از یک پنجره زمینه 1 میلیون توکنی، انعطاف‌پذیری لازم برای مدیریت اسناد طولانی و ورودی‌های پیچیده را به طور موثر فراهم می‌کند.
بررسی Llama 4 Scout 17B
در مقابل، Llama 4 Scout 17B یک مدل چندوجهی با کاربرد عمومی است. این مدل دارای 16 ماژول متخصص، 17 میلیارد پارامتر فعال و در مجموع 109 میلیارد پارامتر است. عملکرد آن از تمام مدل‌های Llama قبلی فراتر می‌رود. در حال حاضر، Amazon Bedrock از یک پنجره زمینه 3.5 میلیون توکنی برای مدل Llama 4 Scout پشتیبانی می‌کند، و برنامه‌هایی برای توسعه آینده وجود دارد.
کاربردهای عملی مدل‌های Llama 4
قابلیت‌های پیشرفته مدل‌های Llama 4 را می‌توان برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها در صنایع مختلف تطبیق داد. در اینجا چند مورد از کاربردهای برجسته آورده شده است:
برنامه‌های سازمانی: شما می‌توانید عوامل هوشمندی را توسعه دهید که قادر به استدلال در ابزارها و گردش‌های کاری مختلف، مدیریت ورودی‌های چندوجهی و ارائه پاسخ‌های با کیفیت بالا برای برنامه‌های تجاری باشند. این عوامل می‌توانند به طور خودکار گزارش‌ها را تولید کنند، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و در تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک کنند. با استفاده از Llama 4، می‌توانید سیستم‌های پیچیده مدیریت دانش را ایجاد کنید که اطلاعات را از منابع مختلف جمع‌آوری و به طور موثر سازماندهی می‌کنند.
دستیارهای چندزبانه: برنامه‌های چتی ایجاد کنید که نه تنها تصاویر را درک می‌کنند، بلکه پاسخ‌های با کیفیت بالا را به چندین زبان ارائه می‌دهند و مخاطبان جهانی را تأمین می‌کنند. این دستیارها می‌توانند پشتیبانی مشتری چندزبانه ارائه دهند، ترجمه خودکار را انجام دهند و به کاربران در یافتن اطلاعات به زبان دلخواهشان کمک کنند. مدل‌های Llama 4 با پشتیبانی از زبان‌های مختلف، به شما امکان می‌دهند تا برنامه‌های جهانی را به راحتی ایجاد کنید.
هوش کد و سند: برنامه‌هایی توسعه دهید که قادر به درک کد، استخراج داده‌های ساختاریافته از اسناد و انجام تجزیه و تحلیل عمیق حجم زیادی از متن و کد باشند. این برنامه‌ها می‌توانند به توسعه‌دهندگان در یافتن باگ‌ها در کد، تولید مستندات خودکار و تجزیه و تحلیل اسناد قانونی و مالی کمک کنند. با استفاده از Llama 4، می‌توانید ابزارهای قدرتمندی برای مدیریت اطلاعات و اتوماسیون وظایف ایجاد کنید.
پشتیبانی مشتری: سیستم‌های پشتیبانی را با قابلیت‌های تجزیه و تحلیل تصویر بهبود بخشید، و حل مسئله موثرتری را در هنگام اشتراک‌گذاری اسکرین شات‌ها یا عکس‌ها توسط مشتریان امکان‌پذیر کنید. این سیستم‌ها می‌توانند مشکلات مشتری را سریع‌تر تشخیص دهند، راه حل‌های مناسب را ارائه دهند و رضایت مشتری را افزایش دهند. Llama 4 می‌تواند به شما در ایجاد سیستم‌های پشتیبانی هوشمند و کارآمد کمک کند.
ایجاد محتوا: محتوای خلاقانه را به چندین زبان تولید کنید، با توانایی درک و پاسخ به ورودی‌های بصری. این قابلیت به شما امکان می‌دهد تا محتوای جذاب و متنوعی را برای بازاریابی، آموزش و سرگرمی ایجاد کنید. با استفاده از Llama 4، می‌توانید فرآیند ایجاد محتوا را تسریع بخشید و کیفیت آن را بهبود بخشید.
تحقیق: برنامه‌های تحقیقاتی را بسازید که می‌توانند داده‌های چندوجهی را ادغام و تجزیه و تحلیل کنند، و بینش‌هایی را از متن و تصاویر ارائه دهند. این برنامه‌ها می‌توانند به محققان در تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی، مطالعات زیست‌محیطی و تحقیقات تاریخی کمک کنند. Llama 4 می‌تواند ابزارهای قدرتمندی را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و کشف دانش فراهم کند.
شروع کار با Llama 4 در Amazon Bedrock
برای شروع استفاده از این مدل‌های بدون سرور جدید در Amazon Bedrock، ابتدا باید درخواست دسترسی کنید. این کار را می‌توان از طریق کنسول Amazon Bedrock با انتخاب دسترسی به مدل از پانل ناوبری و فعال کردن دسترسی برای هر دو مدل Llama 4 Maverick 17B و Llama 4 Scout 17B انجام داد.
ادغام مدل‌های Llama 4 در برنامه‌های شما با Amazon Bedrock Converse API ساده شده است، که یک رابط یکپارچه برای تعاملات هوش مصنوعی مکالمه‌ای فراهم می‌کند.
مثال گفتگوی چندوجهی با Llama 4 Maverick
در اینجا یک مثال از نحوه استفاده از Amazon SDK برای پایتون (Boto3) برای شرکت در یک گفتگوی چندوجهی با مدل Llama 4 Maverick آورده شده است:
متاسفانه، کد مثال در متن ارائه نشده است. اما به طور کلی، فرآیند شامل موارد زیر خواهد بود:
نصب و پیکربندی Boto3: ابتدا باید کتابخانه Boto3 را نصب کنید و اعتبارنامه AWS خود را پیکربندی کنید تا به Amazon Bedrock دسترسی داشته باشید.
ایجاد یک شیء مشتری Bedrock: با استفاده از Boto3، یک شیء مشتری Bedrock ایجاد کنید که به منطقه AWS مورد نظر شما متصل شود.
فراخوانی مدل Llama 4 Maverick: از شیء مشتری Bedrock برای فراخوانی مدل Llama 4 Maverick استفاده کنید. شما باید ورودی‌ها را به صورت JSON ارسال کنید، که شامل متن و/یا تصاویر خواهد بود.
پردازش پاسخ: پاسخ از مدل Llama 4 Maverick یک شیء JSON خواهد بود که شامل متن تولید شده توسط مدل است. شما باید این پاسخ را تجزیه و تحلیل کنید و آن را در برنامه خود نمایش دهید.
به عنوان مثال، فرض کنید شما می‌خواهید یک تصویر از یک گربه را به مدل Llama 4 Maverick ارسال کنید و از آن بخواهید که تصویری از آن ارائه دهد. کد ممکن است به شکل زیر باشد (این یک مثال تقریبی است و ممکن است نیاز به تنظیمات خاص داشته باشد):