मेटा Llama 4: एक गहन विश्लेषण

Meta का Llama, जिसे शुरू में LLaMA (लार्ज लैंग्वेज मॉडल मेटा एआई) के नाम से जाना जाता था, फरवरी 2023 में दृश्य पर आया, जिसने बड़े भाषा मॉडल (LLM) की प्रतिस्पर्धी दुनिया में Meta की शुरुआत की। जुलाई 2023 में Llama 2 की रिलीज एक गेम-चेंजर थी, क्योंकि Meta ने एक खुले अनुमेय लाइसेंस को अपनाया, जिससे पहुंच का लोकतंत्रीकरण हुआ और व्यापक रूप से अपनाया गया। निरंतर शोधन और कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से, Llama ने लगातार अपनी क्षमताओं को बढ़ाया है, जिससे OpenAI, Anthropic और Google जैसे उद्योग दिग्गजों के बीच अपनी स्थिति मजबूत हुई है।

Llama परिवार का 5 अप्रैल, 2025 को Llama 4 मॉडल परिवार की शुरूआत के साथ और विस्तार हुआ, जिसेLlama 4 झुंड के रूप में भी जाना जाता है, जो मल्टीमॉडल LLM के एक नए युग की शुरुआत करता है।

मेटा Llama 4 क्या है?

मेटा Llama 4 LLM तकनीक में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें मल्टीमॉडल क्षमताएं हैं जो इसे टेक्स्ट, इमेज और वीडियो डेटा को संसाधित और व्याख्या करने में सक्षम बनाती हैं। यह चौथी पीढ़ी का मॉडल दुनिया भर की कई भाषाओं का समर्थन करके भाषा बाधाओं को पार करता है।

Llama 4 मॉडल में एक प्रमुख नवाचार मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर को अपनाना है, जो Llama परिवार के लिए पहला है। यह आर्किटेक्चर प्रत्येक इनपुट टोकन के लिए कुल मापदंडों के केवल एक सबसेट को गतिशील रूप से सक्रिय करता है, जिससे शक्ति और दक्षता के बीच एक सामंजस्यपूर्ण संतुलन प्राप्त होता है।

जबकि Llama 4 सामुदायिक लाइसेंस को आधिकारिक तौर पर ओपन सोर्स इनिशिएटिव-अनुमोदित लाइसेंस के रूप में मान्यता प्राप्त नहीं है, मेटा अपने Llama 4 मॉडल को ओपन सोर्स के रूप में दर्शाता है। लाइसेंस Llama 4 मॉडल को कुछ सीमाओं के अधीन मुफ्त उपयोग और संशोधन अधिकार प्रदान करता है। अप्रैल 2025 तक, सीमा 700 मिलियन मासिक उपयोगकर्ताओं पर सीमित थी, जिसके बाद एक वाणिज्यिक लाइसेंस की आवश्यकता होती है।

Llama 4 लाइनअप में तीन प्राथमिक संस्करण शामिल हैं: स्काउट, मेवरिक और बेहेमोथ। स्काउट और मेवरिक को एक साथ लॉन्च किया गया था, जबकि बेहेमोथ अभी भी विकास के अधीन है। ये मॉडल अपने विनिर्देशों में महत्वपूर्ण रूप से भिन्न हैं:

• Llama 4 स्काउट: इसमें 17 बिलियन सक्रिय पैरामीटर, 16 विशेषज्ञ, 109 बिलियन कुल पैरामीटर, 10 मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो और अगस्त 2024 का ज्ञान कटऑफ है।
• Llama 4 मेवरिक: इसमें 17 बिलियन सक्रिय पैरामीटर भी हैं, लेकिन इसमें 128 विशेषज्ञ, 400 बिलियन कुल पैरामीटर, 1 मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो और स्काउट के समान ज्ञान कटऑफ है।
• Llama 4 बेहेमोथ: तीनों में सबसे शक्तिशाली, 288 बिलियन सक्रिय पैरामीटर, 16 विशेषज्ञ, 2 ट्रिलियन कुल पैरामीटर और एक अनिर्दिष्ट संदर्भ विंडो और ज्ञान कटऑफ के साथ।

मेटा Llama 4 की क्षमताएं

मेटा Llama 4 मॉडल अनुप्रयोगों के एक विविध स्पेक्ट्रम को अनलॉक करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• मूल मल्टीमोडलिटी: टेक्स्ट, इमेज और वीडियो को एक साथ समझने की क्षमता। यह मॉडल को जानकारी के विविध स्रोतों से संदर्भ और अर्थ प्राप्त करने की अनुमति देता है।
• सामग्री सारांश: Llama 4 मॉडल विभिन्न प्रकार की सामग्री से जानकारी को कुशलतापूर्वक संघनित कर सकते हैं, जो मल्टीमॉडल समझ का एक महत्वपूर्ण पहलू है। उदाहरण के लिए, मॉडल एक वीडियो का विश्लेषण कर सकता है, प्रमुख दृश्यों को निकाल सकता है और सामग्री का एक संक्षिप्त सारांश उत्पन्न कर सकता है।
• लंबा-संदर्भ प्रसंस्करण: Llama 4 स्काउट विशेष रूप से जानकारी की पर्याप्त मात्रा को संसाधित करने के लिए इंजीनियर किया गया है, जो इसके विस्तृत 10 मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो द्वारा सुगम है। यह क्षमता कार्यों के लिए अमूल्य है जैसे कि व्यापक अनुसंधान पत्रों का विश्लेषण करना या लंबी दस्तावेजों को संसाधित करना।
• बहुभाषी मोडल: सभी Llama 4 मॉडल बहुभाषी प्रवीणता प्रदर्शित करते हैं, जो पाठ प्रसंस्करण के लिए भाषाओं की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करते हैं: अरबी, अंग्रेजी, फ्रेंच, जर्मन, हिंदी, इंडोनेशियाई, इतालवी, पुर्तगाली, स्पेनिश, तागालोग, थाई और वियतनामी। हालांकि, छवि समझ वर्तमान में अंग्रेजी तक सीमित है।
• पाठ पीढ़ी: Llama 4 मॉडल सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक पाठ उत्पन्न करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जिसमें रचनात्मक लेखन प्रयास भी शामिल हैं। मॉडल विभिन्न लेखन शैलियों के अनुकूल हो सकता है और मानव-गुणवत्ता वाला पाठ उत्पन्न कर सकता है।
• उन्नत तर्क: इन मॉडलों में जटिल वैज्ञानिक और गणितीय समस्याओं के माध्यम से तर्क करने की क्षमता होती है। वे जटिल तर्क को समझ सकते हैं और सटीक निष्कर्ष पर पहुंच सकते हैं।
• कोड पीढ़ी: Llama 4 एप्लिकेशन कोड को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम है, जो डेवलपर्स को उनकी वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने में सहायता करता है। मॉडल कोड स्निपेट उत्पन्न कर सकता है, कार्यों को पूरा कर सकता है और यहां तक कि संपूर्ण एप्लिकेशन भी विकसित कर सकता है।
• बेस मॉडल कार्यक्षमता: एक खुले मॉडल के रूप में, Llama 4 व्युत्पन्न मॉडल के विकास के लिए एक मूलभूत तत्व के रूप में कार्य करता है। शोधकर्ता और डेवलपर विशिष्ट कार्यों के लिए Llama 4 को ठीक कर सकते हैं, अपनी मौजूदा क्षमताओं का लाभ उठाकर विशिष्ट एप्लिकेशन बना सकते हैं।

मेटा Llama 4 की प्रशिक्षण पद्धति

मेटा ने अपनी चौथी पीढ़ी के Llama परिवार LLM को प्रशिक्षित करने के लिए उन्नत तकनीकों के एक सूट को नियोजित किया, जिसका उद्देश्य पहले के संस्करणों की तुलना में सटीकता और प्रदर्शन को बढ़ाना था। इन तकनीकों में शामिल हैं:

• प्रशिक्षण डेटा: किसी भी LLM की आधारशिला उसका प्रशिक्षण डेटा है, और मेटा ने माना कि अधिक डेटा बेहतर प्रदर्शन में तब्दील होता है। इस अंत तक, Llama 4 को 30 ट्रिलियन से अधिक टोकन पर प्रशिक्षित किया गया था, जो Llama 3 को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा की मात्रा को दोगुना कर देता है।
• प्रारंभिक फ्यूजन मल्टीमोडलिटी: Llama 4 श्रृंखला ने "प्रारंभिक फ्यूजन" दृष्टिकोण अपनाया, जो टेक्स्ट और विज़न टोकन को एक एकीकृत मॉडल में एकीकृत करता है। यह दृष्टिकोण, मेटा के अनुसार, दृश्य और पाठ्य जानकारी के बीच एक अधिक प्राकृतिक समझ को बढ़ावा देता है, अलग-अलग एनकोडर और डिकोडर की आवश्यकता को समाप्त करता है।
• हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन: इस तकनीक में प्रति-लेयर लर्निंग रेट जैसे महत्वपूर्ण मॉडल हाइपरपैरामीटर को ठीक-ट्यून करना शामिल है, ताकि अधिक विश्वसनीय और सुसंगत प्रशिक्षण परिणाम प्राप्त किए जा सकें। इन मापदंडों को अनुकूलित करके, मेटा Llama 4 की समग्र स्थिरता और प्रदर्शन को बेहतर बनाने में सक्षम था।
• iRoPE आर्किटेक्चर: स्थितीय एम्बेडिंग आर्किटेक्चर के बिना इंटरलीव्ड अटेंशन लेयर्स, या iRoPE आर्किटेक्चर, प्रशिक्षण के दौरान लंबी अनुक्रमों के प्रबंधन को बढ़ाता है और Llama 4 स्काउट में 10 मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो को सुविधाजनक बनाता है। यह आर्किटेक्चर मॉडल को इनपुट अनुक्रम के दूर के हिस्सों से जानकारी बनाए रखने की अनुमति देता है, जिससे यह लंबे और अधिक जटिल दस्तावेजों को संसाधित कर सकता है।
• MetaCLIP विज़न एनकोडर: नया मेटा विज़न एनकोडर छवियों को टोकन प्रतिनिधित्व में अनुवाद करता है, जिससे मल्टीमॉडल समझ में सुधार होता है। यह एनकोडर Llama 4 को दृश्य जानकारी को प्रभावी ढंग से संसाधित और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है।
• GOAT सुरक्षा प्रशिक्षण: मेटा ने LLM कमजोरियों की पहचान करने और मॉडल सुरक्षा में सुधार करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान जेनरेटिव आक्रामक एजेंट टेस्टर (GOAT) को लागू किया। यह तकनीक मॉडल को हानिकारक या पक्षपाती सामग्री उत्पन्न करने के जोखिम को कम करने में मदद करती है।

Llama मॉडल का विकास

नवंबर 2022 में ChatGPT के अभूतपूर्व लॉन्च के बाद, उद्योग भर की कंपनियों ने LLM बाजार में एक पैर जमाने के लिए दौड़ लगाई। मेटा शुरुआती उत्तरदाताओं में से था, जिसने 2023 की शुरुआत में अपने प्रारंभिक Llama मॉडल पेश किए, हालांकि प्रतिबंधित पहुंच के साथ। 2023 के मध्य में Llama 2 की रिलीज़ के साथ शुरू होकर, सभी बाद के मॉडल खुले लाइसेंस के तहत उपलब्ध कराए गए हैं।

• Llama 1: मूल Llama मॉडल, फरवरी 2023 में सीमित पहुंच के साथ लॉन्च किया गया।
• Llama 2: जुलाई 2023 में एक खुले लाइसेंस के साथ पहला Llama मॉडल के रूप में जारी किया गया, Llama 2 ने मुफ्त पहुंच और उपयोग की पेशकश की। इस पुनरावृत्ति में 7B, 13B और 70B पैरामीटर संस्करण शामिल थे, जो विविध कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।
• Llama 3: Llama 3 मॉडल ने अप्रैल 2024 में शुरुआत की, शुरू में 8B और 70B पैरामीटर संस्करणों के साथ।
• Llama 3.1: जुलाई 2024 में लॉन्च किया गया, Llama 3.1 ने 405B पैरामीटर मॉडल जोड़ा, जिससे LLM क्षमताओं की सीमाओं को आगे बढ़ाया गया।
• Llama 3.2: यह मॉडल, मेटा का पहला पूरी तरह से मल्टीमॉडल LLM, अक्टूबर 2024 में जारी किया गया था, जो Llama परिवार के विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है।
• Llama 3.3: मेटा ने दिसंबर 2024 की रिलीज में दावा किया कि Llama 3.3 का 70B संस्करण 3.1 के 405B संस्करण के समान प्रदर्शन प्रदान करता है, जबकि कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो निरंतर अनुकूलन प्रयासों को दर्शाता है।

अन्य मॉडलों की तुलना में Llama 4

जनरेटिव एआई का परिदृश्य तेजी से प्रतिस्पर्धी होता जा रहा है, जिसमें OpenAI का GPT-4o, Google Gemini 2.0 और DeepSeek सहित विभिन्न ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट जैसे प्रमुख खिलाड़ी शामिल हैं।

Llama 4 के प्रदर्शन का आकलन कई बेंचमार्क का उपयोग करके किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:

• MMMU (मैसिव मल्टी-डिसिप्लिन मल्टीमॉडल अंडरस्टैंडिंग): इमेज रीजनिंग क्षमताओं का मूल्यांकन करता है।
• लाइवकोडबेंच: कोडिंग दक्षता का आकलन करता है।
• GPQA डायमंड (ग्रेजुएट-लेवल गूगल-प्रूफ Q&A डायमंड): तर्क और ज्ञान को मापता है।

इन बेंचमार्क पर उच्च स्कोर बेहतर प्रदर्शन का संकेत देते हैं।

ये बेंचमार्क इमेज रीज़निंग, कोडिंग और सामान्य ज्ञान में Llama 4 मेवरिक की ताकत को उजागर करते हैं, जिससे यह LLM क्षेत्र में एक मजबूत दावेदार बन जाता है।

Llama 4 तक पहुंच

मेटा Llama 4 मेवरिक और स्काउट विभिन्न चैनलों के माध्यम से आसानी से उपलब्ध हैं:

• Llama.com: Meta द्वारा संचालित llama.com वेबसाइट से स्काउट और मेवरिक को सीधे मुफ्त में डाउनलोड करें।
• Meta.ai: Meta.ai वेब इंटरफेस Llama 4 तक ब्राउज़र-आधारित पहुंच प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता किसी भी स्थानीय स्थापना की आवश्यकता के बिना मॉडल के साथ बातचीत कर सकते हैं।
• हगिंग फेस: Llama 4 https://huggingface.co/meta-llama पर भी उपलब्ध है, जो मशीन लर्निंग मॉडल को साझा करने और खोजने के लिए एक लोकप्रिय प्लेटफॉर्म है।
• मेटा एआई ऐप: Llama 4 मेटा के एआई वर्चुअल असिस्टेंट को शक्ति प्रदान करता है, जो विभिन्न प्लेटफॉर्म पर आवाज या टेक्स्ट के माध्यम से पहुंच योग्य है। उपयोगकर्ता टेक्स्ट को संक्षेप में प्रस्तुत करने, सामग्री उत्पन्न करने और सवालों के जवाब देने जैसे कार्यों को करने के लिए सहायक का लाभ उठा सकते हैं।