Amazon BedrockでMetaの最新人工知能イノベーション、Llama 4 Scout 17BおよびLlama 4 Maverick 17Bモデルが、フルマネージド、サーバーレスオプションとして利用可能になりました。これらの新しい基盤モデル (FM) は、高度な初期融合技術によるネイティブなマルチモーダル機能を統合しており、これらの機能を活用して、アプリケーション内で正確な画像理解と高度なコンテキスト処理を実現できます。
Llama 4は、革新的なMixture of Experts (MoE) アーキテクチャを利用しています。この設計は、推論および画像理解タスクの両方を強化しながら、コストと速度を慎重に管理します。前モデルのLlama 3と比較して、このアーキテクチャアプローチにより、Llama 4は低コストで優れたパフォーマンスを提供し、グローバルアプリケーション向けのより広範な言語サポートを提供します。
以前はAmazon SageMaker JumpStartで利用可能だったこれらのモデルは、Amazon Bedrockを通じてアクセスできるようになり、エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシーを備えた生成AIアプリケーションの構築とスケーリングが簡素化されます。
Llama 4 Maverick 17Bの詳細
Llama 4 Maverick 17Bは、128の専門家モジュールと合計4000億のパラメータを含む、ネイティブなマルチモーダルモデルとして際立っています。その強みは、画像とテキストの両方を理解する能力にあり、汎用性の高いアシスタントおよびチャットアプリケーションに非常に適しています。100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートすることにより、このモデルは、長いドキュメントや複雑な入力を効果的に管理するために必要な柔軟性を提供します。
Llama 4 Scout 17Bの探索
対照的に、Llama 4 Scout 17Bは、汎用のマルチモーダルモデルです。16の専門家モジュール、170億のアクティブパラメータ、および合計1090億のパラメータを備えています。そのパフォーマンスは、これまでのすべてのLlamaモデルを上回っています。現在、Amazon BedrockはLlama 4 Scoutモデルに対して350万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、将来の拡張が計画されています。
Llama 4モデルの実用的なアプリケーション
Llama 4モデルの高度な機能は、さまざまな業界の幅広いアプリケーションに適用できます。以下に、いくつかの注目すべきユースケースを示します。
エンタープライズアプリケーション: さまざまなツールやワークフローにわたって推論し、マルチモーダル入力を処理し、商用アプリケーション向けに高品質の応答を提供するインテリジェントエージェントを開発できます。
多言語アシスタント: 画像を理解するだけでなく、複数の言語で高品質の応答を提供し、グローバルなオーディエンスに対応するチャットアプリケーションを作成します。
コードとドキュメントのインテリジェンス: コードを理解し、ドキュメントから構造化データを抽出し、大量のテキストとコードの詳細な分析を実行できるアプリケーションを開発します。
カスタマーサポート: 画像分析機能でサポートシステムを強化し、顧客がスクリーンショットや写真を共有する際に、より効果的な問題解決を可能にします。
コンテンツ作成: 視覚的な入力を理解して応答する能力を備え、複数の言語で創造的なコンテンツを生成します。
研究: テキストと画像の両方からの洞察を提供する、マルチモーダルデータを統合および分析できる研究アプリケーションを構築します。
Amazon BedrockでLlama 4を開始する
Amazon Bedrockでこれらの新しいサーバーレスモデルの使用を開始するには、まずアクセスをリクエストする必要があります。これは、Amazon Bedrockコンソールから、ナビゲーションペインから [モデルアクセス] を選択し、 [Llama 4 Maverick 17B] および [Llama 4 Scout 17B] モデルの両方のアクセスを有効にすることで実行できます。
Llama 4モデルをアプリケーションに統合することは、会話型AIインタラクションのための統一されたインターフェースを提供するAmazon Bedrock Converse APIで簡素化されています。
Llama 4 Maverickを使用したマルチモーダル対話の例
以下に、Amazon SDK for Python (Boto3) を使用して、Llama 4 Maverickモデルとマルチモーダル対話を行う方法の例を示します。