Amazon Bedrock kini menawarkan inovasi kecerdasan buatan terbaru dari Meta, model Llama 4 Scout 17B dan Llama 4 Maverick 17B, sebagai opsi tanpa server yang dikelola sepenuhnya. Model dasar (FM) baru ini mengintegrasikan kemampuan multimodal asli melalui teknologi advanced early fusion, memberdayakan Anda untuk memanfaatkan fitur-fitur ini untuk pemahaman gambar yang tepat dan pemrosesan kontekstual yang ditingkatkan dalam aplikasi Anda.
Llama 4 menggunakan arsitektur Mixture of Experts (MoE) yang inovatif. Desain ini meningkatkan tugas penalaran dan pemahaman gambar sambil mengelola biaya dan kecepatan dengan cermat. Dibandingkan dengan pendahulunya, Llama 3, pendekatan arsitektur ini memungkinkan Llama 4 untuk memberikan kinerja yang unggul dengan biaya yang lebih rendah dan menawarkan dukungan bahasa yang lebih luas untuk aplikasi global.
Sebelumnya tersedia di Amazon SageMaker JumpStart, model-model ini sekarang dapat diakses melalui Amazon Bedrock, menyederhanakan pembangunan dan penskalaan aplikasi generative AI dengan keamanan dan privasi tingkat perusahaan.
Memahami Lebih Dalam Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 17B menonjol sebagai model multimodal asli yang mencakup 128 modul ahli dan total 400 miliar parameter. Kekuatannya terletak pada kemahirannya dalam memahami gambar dan teks, menjadikannya sangat cocok untuk aplikasi asisten dan obrolan serbaguna. Dengan dukungan untuk jendela konteks 1 juta token, model ini memberikan fleksibilitas yang dibutuhkan untuk mengelola dokumen panjang dan input kompleks secara efektif.
Model ini dirancang untuk menangani berbagai tugas, termasuk pembuatan teks kreatif, menjawab pertanyaan berdasarkan gambar dan teks, serta menyediakan dukungan pelanggan melalui antarmuka obrolan multimodal. Kemampuannya untuk memahami konteks yang luas memungkinkannya untuk memberikan respons yang lebih relevan dan akurat, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Selain itu, arsitektur MoE yang digunakannya memungkinkan model ini untuk secara dinamis mengaktifkan bagian-bagian yang relevan dari jaringan saraf, meningkatkan efisiensi komputasi dan mengurangi biaya.
Llama 4 Maverick 17B juga dilengkapi dengan kemampuan untuk menangani berbagai bahasa, menjadikannya cocok untuk aplikasi global. Ini dapat memahami dan menghasilkan teks dalam berbagai bahasa, memungkinkan bisnis untuk berkomunikasi dengan pelanggan di seluruh dunia. Dukungan multibahasa ini sangat penting untuk perusahaan yang ingin memperluas jangkauan mereka dan menjangkau audiens yang lebih luas.
Menjelajahi Llama 4 Scout 17B
Sebaliknya, Llama 4 Scout 17B adalah model multimodal tujuan umum. Ia memiliki 16 modul ahli, 17 miliar parameter aktif, dan total 109 miliar parameter. Kinerjanya melampaui semua model Llama sebelumnya. Saat ini, Amazon Bedrock mendukung jendela konteks 3,5 juta token untuk model Llama 4 Scout, dengan rencana untuk ekspansi di masa depan.
Meskipun Llama 4 Maverick 17B dioptimalkan untuk aplikasi asisten dan obrolan, Llama 4 Scout 17B dirancang untuk memberikan kinerja yang lebih baik dalam berbagai tugas, termasuk klasifikasi gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar. Kemampuannya untuk memahami dan memproses data multimodal menjadikannya cocok untuk aplikasi seperti analisis citra medis, pemantauan lingkungan, dan intelijen video.
Llama 4 Scout 17B juga dilengkapi dengan kemampuan untuk menangani data dengan resolusi tinggi, memungkinkannya untuk menganalisis gambar dan video dengan detail yang lebih besar. Ini sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan akurasi dan presisi tinggi, seperti inspeksi manufaktur dan kontrol kualitas. Selain itu, arsitektur MoE yang digunakannya memungkinkan model ini untuk secara dinamis menyesuaikan diri dengan berbagai jenis data, meningkatkan kinerjanya dalam berbagai tugas.
Aplikasi Praktis dari Model Llama 4
Kemampuan canggih dari model Llama 4 dapat diadaptasi untuk berbagai macam aplikasi di berbagai industri. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang menonjol:
Aplikasi Perusahaan
Anda dapat mengembangkan agen cerdas yang mampu melakukan penalaran di berbagai alat dan alur kerja, menangani input multimodal, dan memberikan respons berkualitas tinggi untuk aplikasi komersial. Misalnya, Anda dapat menggunakan model Llama 4 untuk membuat asisten virtual yang dapat membantu karyawan dengan berbagai tugas, seperti menjadwalkan rapat, menemukan informasi, dan memproses dokumen.
Agen cerdas ini dapat diintegrasikan dengan sistem perusahaan yang ada, seperti CRM, ERP, dan sistem manajemen dokumen. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengakses dan memproses data dari berbagai sumber, memberikan respons yang lebih relevan dan akurat. Selain itu, kemampuan multimodal mereka memungkinkan mereka untuk memahami dan merespons berbagai jenis input, termasuk teks, gambar, dan video.
Asisten Multibahasa
Buat aplikasi obrolan yang tidak hanya memahami gambar tetapi juga memberikan respons berkualitas tinggi dalam berbagai bahasa, melayani audiens global. Ini sangat penting untuk bisnis yang beroperasi di pasar internasional dan ingin berkomunikasi dengan pelanggan dalam bahasa asli mereka. Model Llama 4 dapat digunakan untuk membuat asisten obrolan yang dapat memahami dan merespons pertanyaan dalam berbagai bahasa, memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Asisten obrolan ini dapat diintegrasikan dengan situs web, aplikasi seluler, dan platform media sosial. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menjangkau pelanggan di mana pun mereka berada dan memberikan dukungan pelanggan 24/7. Selain itu, kemampuan multimodal mereka memungkinkan mereka untuk memahami dan merespons berbagai jenis pertanyaan, termasuk pertanyaan tentang gambar dan video.
Kode dan Intelijen Dokumen
Kembangkan aplikasi yang mampu memahami kode, mengekstrak data terstruktur dari dokumen, dan melakukan analisis mendalam terhadap sejumlah besar teks dan kode. Ini sangat penting untuk bisnis yang perlu memproses sejumlah besar data dan informasi, seperti firma hukum, lembaga keuangan, dan organisasi penelitian. Model Llama 4 dapat digunakan untuk membuat aplikasi yang dapat secara otomatis mengekstrak informasi dari dokumen, menganalisis kode, dan mengidentifikasi tren dan pola.
Aplikasi ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti otomatisasi proses, peningkatan akurasi, dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Misalnya, firma hukum dapat menggunakan aplikasi ini untuk secara otomatis mengekstrak informasi dari dokumen hukum, mengurangi waktu dan biaya yang terkait dengan tinjauan dokumen manual. Lembaga keuangan dapat menggunakan aplikasi ini untuk menganalisis data pasar, mengidentifikasi peluang investasi, dan mengelola risiko.
Dukungan Pelanggan
Tingkatkan sistem dukungan dengan kemampuan analisis gambar, memungkinkan pemecahan masalah yang lebih efektif ketika pelanggan berbagi tangkapan layar atau foto. Ini sangat penting untuk bisnis yang memberikan dukungan pelanggan melalui saluran visual, seperti situs web, aplikasi seluler, dan platform media sosial. Model Llama 4 dapat digunakan untuk membuat sistem dukungan yang dapat secara otomatis menganalisis gambar dan video yang dikirimkan oleh pelanggan, mengidentifikasi masalah, dan memberikan solusi.
Sistem dukungan ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti mengurangi waktu penyelesaian, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengurangi biaya dukungan. Misalnya, perusahaan perangkat lunak dapat menggunakan sistem ini untuk secara otomatis menganalisis tangkapan layar yang dikirimkan oleh pelanggan, mengidentifikasi bug, dan memberikan solusi. Perusahaan ritel dapat menggunakan sistem ini untuk menganalisis foto produk yang dikirimkan oleh pelanggan, mengidentifikasi cacat, dan memproses pengembalian.
Pembuatan Konten
Hasilkan konten kreatif dalam berbagai bahasa, dengan kemampuan untuk memahami dan merespons input visual. Ini sangat penting untuk bisnis yang perlu membuat konten yang menarik dan relevan untuk audiens global. Model Llama 4 dapat digunakan untuk membuat aplikasi yang dapat secara otomatis menghasilkan teks, gambar, dan video dalam berbagai bahasa, memungkinkan bisnis untuk menjangkau audiens yang lebih luas dan meningkatkan efektivitas pemasaran mereka.
Aplikasi ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti pembuatan konten media sosial, pembuatan iklan, dan pembuatan materi pemasaran. Misalnya, perusahaan mode dapat menggunakan aplikasi ini untuk secara otomatis menghasilkan gambar dan video pakaian baru dalam berbagai gaya dan bahasa, memungkinkan mereka untuk menjangkau pelanggan di seluruh dunia. Perusahaan perjalanan dapat menggunakan aplikasi ini untuk secara otomatis menghasilkan teks dan gambar tentang tujuan wisata, menginspirasi orang untuk bepergian dan menjelajahi dunia.
Penelitian
Bangun aplikasi penelitian yang dapat mengintegrasikan dan menganalisis data multimodal, menawarkan wawasan dari teks dan gambar. Ini sangat penting untuk organisasi penelitian yang perlu menganalisis sejumlah besar data dan informasi dari berbagai sumber. Model Llama 4 dapat digunakan untuk membuat aplikasi yang dapat secara otomatis mengintegrasikan data dari berbagai sumber, menganalisis data multimodal, dan mengidentifikasi tren dan pola.
Aplikasi ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti penemuan obat, pemantauan lingkungan, dan analisis sosial. Misalnya, perusahaan farmasi dapat menggunakan aplikasi ini untuk menganalisis data genetik dan data klinis, mengidentifikasi target obat baru dan mengembangkan perawatan yang lebih efektif. Lembaga penelitian lingkungan dapat menggunakan aplikasi ini untuk menganalisis data satelit dan data sensor, memantau perubahan lingkungan dan mengembangkan strategi mitigasi.
Memulai dengan Llama 4 di Amazon Bedrock
Untuk mulai menggunakan model tanpa server baru ini di Amazon Bedrock, Anda harus terlebih dahulu meminta akses. Ini dapat dilakukan melalui konsol Amazon Bedrock dengan memilih Model access dari panel navigasi dan mengaktifkan akses untuk model Llama 4 Maverick 17B dan Llama 4 Scout 17B.
Mengintegrasikan model Llama 4 ke dalam aplikasi Anda disederhanakan dengan Amazon Bedrock Converse API, yang menyediakan antarmuka terpadu untuk interaksi AI percakapan.
Contoh Dialog Multimodal dengan Llama 4 Maverick
Berikut adalah contoh cara menggunakan Amazon SDK untuk Python (Boto3) untuk terlibat dalam dialog multimodal dengan model Llama 4 Maverick:
(Catatan: Kode yang diberikan akan disesuaikan dengan implementasi spesifik dan tidak disertakan di sini untuk menghindari ambiguitas. Silakan merujuk ke dokumentasi resmi Amazon Bedrock untuk contoh kode yang akurat dan terbaru.)
Dengan tersedianya model Llama 4 di Amazon Bedrock, pengembang dan bisnis memiliki akses ke kemampuan kecerdasan buatan yang canggih yang dapat digunakan untuk berbagai aplikasi. Arsitektur MoE yang inovatif, dukungan multimodal, dan jendela konteks yang besar menjadikan model Llama 4 sebagai alat yang ampuh untuk pemecahan masalah dan inovasi di berbagai industri. Amazon Bedrock menyediakan platform yang mudah digunakan untuk mengakses dan menggunakan model-model ini, memungkinkan pengembang untuk dengan cepat membangun dan menerapkan aplikasi berbasis AI.
Secara keseluruhan, integrasi model Llama 4 ke dalam Amazon Bedrock merupakan langkah maju yang signifikan dalam evolusi kecerdasan buatan. Dengan kemampuan untuk memahami dan memproses data multimodal, model Llama 4 membuka kemungkinan baru untuk aplikasi di berbagai industri. Seiring dengan perkembangan dan peningkatan AI, kita dapat mengharapkan untuk melihat lebih banyak lagi aplikasi inovatif yang memanfaatkan kekuatan model dasar seperti Llama 4. Tersedianya model-model ini melalui platform yang mudah digunakan seperti Amazon Bedrock akan semakin mempercepat adopsi AI dan mendorong inovasi di seluruh dunia.