ओरेकल क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर (OCI) जेनरेटिव AI सेवा ने एक रोमांचक नए सदस्यों का स्वागत किया है: Meta Llama 4 मॉडल श्रृंखला, जिसमें Scout और Maverick शामिल हैं। अद्वितीय विशेषज्ञ मिश्रण (MoE) आर्किटेक्चर के साथ ये मॉडल, प्रसंस्करण क्षमता और दक्षता में काफी सुधार करते हैं। इन्हें विशेष रूप से मल्टीमॉडल समझ, बहुभाषी कार्यों, कोड पीढ़ी और टूल कॉलिंग जैसे क्षेत्रों में बेहतर प्रदर्शन करने के लिए अनुकूलित किया गया है, और उन्नत एजेंट सिस्टम को चलाने में सक्षम हैं।
वर्तमान में, ये मॉडल निम्नलिखित क्षेत्रों में सामान्य उपलब्धता (GA) संस्करण में उपलब्ध हैं:
- मांग पर: ORD (शिकागो)
- समर्पित AI क्लस्टर: ORD (शिकागो), GRU (गुआरुलहोस), LHR (लंदन), KIK (किकाक्यों)
Llama 4 शृंखला की मुख्य बातें
मल्टीमॉडल क्षमताएँ: डेटा प्रकारों की सीमाओं को तोड़ना
Llama 4 Scout और Maverick सिर्फ भाषा मॉडल नहीं हैं, वे वास्तव में मल्टीमॉडल मास्टर हैं। वे टेक्स्ट और इमेज सहित विभिन्न प्रकार के डेटा को मूल रूप से संसाधित और एकीकृत करने में सक्षम हैं, जो अधिक समृद्ध और व्यापक AI अनुप्रयोगों को सक्षम करते हैं। आप एक AI सिस्टम की कल्पना कर सकते हैं जो एक ही समय में एक पाठ्य विवरण और एक संबंधित चित्र को समझने में सक्षम है, जिससे संदर्भ को बेहतर ढंग से समझा जा सके और अधिक सूचित निर्णय लिए जा सकें। यह मल्टीमॉडल क्षमता छवि कैप्शन पीढ़ी, दृश्य प्रश्न उत्तर जैसे कार्यों के लिए नई संभावनाएं खोलती है।
बहुभाषी समर्थन: संचार बिना सीमाएँ
Llama 4 श्रृंखला की एक और बड़ी विशेषता इसकी शक्तिशाली बहुभाषी समर्थन क्षमता है। इन मॉडलों को 200 भाषाओं वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, और 12 प्रमुख भाषाओं (अरबी, अंग्रेजी, फ्रेंच, जर्मन, हिंदी, इंडोनेशियाई, इतालवी, पुर्तगाली, स्पेनिश, तागालोग, थाई और वियतनामी) के लिए फाइन-ट्यून किया गया है। इसका मतलब है कि वे कई भाषाओं में ग्रंथों को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम हैं, जो दुनिया भर में अनुप्रयोगों के लिए दरवाजे खोलते हैं। ध्यान दें कि छवि समझ सुविधा वर्तमान में केवल अंग्रेजी का समर्थन करती है।
कुशल विकास: छोटा GPU पदचिह्न
डेवलपर्स के लिए, Llama 4 Scout को उच्च पहुंच प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह एक छोटे GPU पदचिह्न पर कुशलतापूर्वक चल सकता है, जो इसे सीमित संसाधनों वाले वातावरण के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है। इसका मतलब है कि शक्तिशाली हार्डवेयर उपकरणों के बिना भी, डेवलपर AI अनुप्रयोगों के विकास और तैनाती में तेजी लाने के लिए Llama 4 Scout की शक्तिशाली क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं।
ओपन-सोर्स मॉडल: समुदाय को सशक्त बनाना
Meta ने Llama 4 सामुदायिक लाइसेंस समझौते के तहत इन दोनों मॉडलों को जारी करने के लिए एक खुला रुख अपनाया है। इसका मतलब है कि डेवलपर विशिष्ट लाइसेंस शर्तों के अधीन रहते हुए उन्हें स्वतंत्र रूप से फाइन-ट्यून और तैनात कर सकते हैं। यह खुला मॉडल AI समुदाय में नवाचार और सहयोग को बढ़ावा दे सकता है, जिससे अधिक लोग AI तकनीक के विकास और अनुप्रयोग में भाग ले सकते हैं।
ज्ञान समापन तिथि
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि Llama 4 मॉडल की ज्ञान समापन तिथि अगस्त 2024 है। इसका मतलब है कि वे इस तिथि के बाद होने वाली घटनाओं या जानकारी पर नवीनतम जानकारी प्रदान करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं।
महत्वपूर्ण सूचना: Llama उपयोग की स्वीकार्य नीति यूरोपीय संघ (EU) के भीतर इसके उपयोग को प्रतिबंधित करती है।
Llama 4 Scout: हल्का चैंपियन
आर्किटेक्चर: चालाक पैरामीटर डिज़ाइन
Llama 4 Scout एक चालाक आर्किटेक्चर डिज़ाइन को अपनाता है, जो कुल मिलाकर लगभग 109 बिलियन पैरामीटर में से केवल 17 बिलियन पैरामीटर को सक्रिय करता है। यह डिज़ाइन 16 विशेषज्ञों के मिश्रण का उपयोग करता है, जो प्रदर्शन और दक्षता के बीच एक अच्छा संतुलन बनाता है। केवल पैरामीटर के एक हिस्से को सक्रिय करके, Scout कंप्यूटिंग आवश्यकताओं को काफी कम करने में सक्षम है, जिससे यह सीमित संसाधनों वाले वातावरण में चल सके।
संदर्भ विंडो: लंबी पाठ को संसाधित करने की क्षमता
Llama 4 Scout 10 मिलियन टोकन तक की संदर्भ लंबाई का समर्थन करता है (कई GPU की आवश्यकता होती है)। हालाँकि, सामान्य उपलब्धता (GA) में, OCI जेनरेटिव AI सेवा 192k टोकन की संदर्भ लंबाई का समर्थन करेगी। यहां तक कि 192k संदर्भ विंडो भी पुस्तकों के अध्यायों या विस्तृत रिपोर्टों जैसे काफी लंबे पाठ को संसाधित करने के लिए पर्याप्त है।
तैनाती: छोटा लेकिन शक्तिशाली
Llama 4 Scout के डिज़ाइन लक्ष्यों में से एक छोटे GPU पदचिह्न पर कुशलतापूर्वक चलना है। यह इसे एज डिवाइस और सीमित संसाधनों वाले क्लाउड वातावरण सहित विभिन्न तैनाती परिदृश्यों के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है।
प्रदर्शन: प्रतिस्पर्धियों से बेहतर
Llama 4 Scout ने Google के Gemma 3 और Mistral 3.1 जैसे मॉडल्स को पछाड़ते हुए कई बेंचमार्क परीक्षणों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है। यह Scout की प्रदर्शन में उत्कृष्ट क्षमता को साबित करता है, जिससे यह विभिन्न AI कार्यों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है।
Llama 4 Maverick: भारी खिलाड़ी
आर्किटेक्चर: बड़ा पैमाना, अधिक शक्तिशाली
Scout की तुलना में, Llama 4 Maverick ने बड़े आर्किटेक्चर स्केल को अपनाया है। यह 17 बिलियन पैरामीटर को भी सक्रिय करता है, लेकिन इसे कुल मिलाकर लगभग 400 बिलियन पैरामीटर के बड़े ढांचे के भीतर कार्यान्वित किया गया है, और 128 विशेषज्ञों का उपयोग करता है। यह बड़ा पैमाना Maverick को अधिक शक्तिशाली क्षमताएँ प्रदान करता है, जिससे यह अधिक जटिल AI कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन कर सके।
संदर्भ विंडो: सुपर लंबी मेमोरी
Llama 4 Maverick 1 मिलियन टोकन तक की संदर्भ लंबाई का समर्थन करता है। सामान्य उपलब्धता (GA) में, OCI तैनाती 512k टोकन की संदर्भ लंबाई का समर्थन करेगी। इतनी लंबी संदर्भ विंडो Maverick को अत्यंत जटिल पाठ को संसाधित करने में सक्षम बनाती है, जैसे कि पूरी किताबें या कई दस्तावेज़ों का संग्रह।
तैनाती: अधिक स्थान की आवश्यकता है
अपने बड़े पैमाने के कारण, Llama 4 Maverick को Scout की तुलना में अधिक तैनाती स्थान की आवश्यकता होती है। GA में, OCI पर Maverick तैनाती को Scout की तुलना में लगभग दोगुने स्थान की आवश्यकता होगी।
प्रदर्शन: शीर्ष मॉडलों के बराबर
कोड पीढ़ी और अनुमान कार्यों में, Llama 4 Maverick का प्रदर्शन OpenAI के GPT-4o और DeepSeek-V3 जैसे शीर्ष मॉडलों के बराबर है। यह AI क्षेत्र में Maverick की अग्रणी स्थिति को साबित करता है।
कुल मिलाकर, Llama 4 श्रृंखला AI मॉडल विकास में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है। उन्होंने प्रदर्शन, बहुमुखी प्रतिभा और पहुंच में उल्लेखनीय सुधार किया है, जो विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए शक्तिशाली समर्थन प्रदान करते हैं।
OCI ग्राहक अब बुनियादी ढांचे प्रबंधन की जटिलताओं के बारे में चिंता किए बिना इन शक्तिशाली मॉडलों का आसानी से लाभ उठा सकते हैं। वे चैट इंटरफेस, API या समर्पित एंडपॉइंट के माध्यम से इन मॉडलों तक पहुंच सकते हैं, जिससे AI अनुप्रयोगों के विकास और तैनाती की प्रक्रिया सरल हो जाती है।
Llama 4 моделей का लोकार्पण OCI जेनरेटिव AI સેવા के लिए एक новий युग का निशान है। इन उन्नत मॉडलों को प्रदान करके, OCI ग्राहकों को AI की पूरी क्षमता का पता लगाने और सभी उद्योगों में नवाचार को बढ़ावा देने में मदद कर رہا है।