Amazon Bedrock kini menawarkan inovasi kecerdasan buatan (AI) terkini dari Meta, iaitu model Llama 4 Scout 17B dan Llama 4 Maverick 17B, sebagai pilihan tanpa pelayan yang diurus sepenuhnya. Model asas (FM) baharu ini mengintegrasikan keupayaan multimodal asli melalui teknologi gabungan awal yang canggih, membolehkan anda memanfaatkan ciri-ciri ini untuk pemahaman imej yang tepat dan pemprosesan kontekstual yang dipertingkatkan dalam aplikasi anda.
Llama 4 menggunakan seni bina Campuran Pakar (MoE) yang inovatif. Reka bentuk ini meningkatkan kedua-dua penaakulan dan tugas pemahaman imej sambil menguruskan kos dan kelajuan dengan teliti. Berbanding dengan pendahulunya, Llama 3, pendekatan seni bina ini membolehkan Llama 4 memberikan prestasi yang unggul pada kos yang lebih rendah dan menawarkan sokongan bahasa yang lebih luas untuk aplikasi global.
Sebelum ini tersedia di Amazon SageMaker JumpStart, model ini kini boleh diakses melalui Amazon Bedrock, memudahkan pembinaan dan penskalaan aplikasi AI generatif dengan keselamatan dan privasi gred perusahaan.
Menyelami Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 17B menonjol sebagai model multimodal asli yang merangkumi 128 modul pakar dan sejumlah 400 bilion parameter. Kekuatannya terletak pada kecekapan dalam memahami kedua-dua imej dan teks, menjadikannya sangat sesuai untuk aplikasi pembantu dan sembang yang serba boleh. Dengan sokongan untuk tetingkap konteks 1 juta token, model ini menyediakan fleksibiliti yang diperlukan untuk menguruskan dokumen yang panjang dan input yang kompleks dengan berkesan.
Meneroka Llama 4 Scout 17B
Sebaliknya, Llama 4 Scout 17B ialah model multimodal tujuan umum. Ia menampilkan 16 modul pakar, 17 bilion parameter aktif, dan sejumlah 109 bilion parameter. Prestasi ini melebihi semua model Llama sebelumnya. Pada masa ini, Amazon Bedrock menyokong tetingkap konteks 3.5 juta token untuk model Llama 4 Scout, dengan rancangan untuk pengembangan masa depan.
Aplikasi Praktikal Model Llama 4
Keupayaan canggih model Llama 4 boleh disesuaikan untuk pelbagai aplikasi merentas pelbagai industri. Berikut ialah beberapa kes penggunaan yang menonjol:
- Aplikasi Perusahaan: Anda boleh membangunkan ejen pintar yang mampu membuat penaakulan merentas alat dan aliran kerja yang berbeza, mengendalikan input multimodal dan menyampaikan respons berkualiti tinggi untuk aplikasi komersial.
- Pembantu Berbilang Bahasa: Cipta aplikasi sembang yang bukan sahaja memahami imej tetapi juga memberikan respons berkualiti tinggi dalam pelbagai bahasa, memenuhi keperluan khalayak global.
- Kecerdasan Kod dan Dokumen: Bangunkan aplikasi yang mampu memahami kod, mengekstrak data berstruktur daripada dokumen dan menjalankan analisis mendalam bagi sejumlah besar teks dan kod.
- Sokongan Pelanggan: Tingkatkan sistem sokongan dengan keupayaan analisis imej, membolehkan penyelesaian masalah yang lebih berkesan apabila pelanggan berkongsi tangkapan skrin atau foto.
- Penciptaan Kandungan: Hasilkan kandungan kreatif dalam pelbagai bahasa, dengan keupayaan untuk memahami dan bertindak balas terhadap input visual.
- Penyelidikan: Bina aplikasi penyelidikan yang boleh menyepadukan dan menganalisis data multimodal, menawarkan pandangan daripada kedua-dua teks dan imej.
Memulakan dengan Llama 4 di Amazon Bedrock
Untuk mula menggunakan model tanpa pelayan baharu ini di Amazon Bedrock, anda mesti terlebih dahulu meminta akses. Ini boleh dilakukan melalui konsol Amazon Bedrock dengan memilih Akses model daripada panel navigasi dan mendayakan akses untuk kedua-dua model Llama 4 Maverick 17B dan Llama 4 Scout 17B.
Penyepaduan model Llama 4 ke dalam aplikasi anda dipermudahkan dengan Amazon Bedrock Converse API, yang menyediakan antara muka bersatu untuk interaksi AI perbualan.
Contoh Dialog Multimodal dengan Llama 4 Maverick
Berikut ialah contoh cara menggunakan Amazon SDK untuk Python (Boto3) untuk melibatkan diri dalam dialog multimodal dengan model Llama 4 Maverick:
Model Llama 4 di Amazon Bedrock menawarkan pelbagai keupayaan dan kelebihan yang menjadikannya penyelesaian yang berkuasa untuk pelbagai aplikasi AI generatif. Mari kita terokai dengan lebih mendalam aspek-aspek utama ini:
Keupayaan Multimodal Asli:
Salah satu ciri utama model Llama 4 ialah keupayaan multimodal aslinya. Ini bermakna model ini direka bentuk untuk memahami dan memproses pelbagai jenis data, termasuk teks dan imej, secara serentak. Teknologi gabungan awal yang canggih membolehkan model menyepadukan maklumat daripada sumber yang berbeza ini dengan berkesan, menghasilkan pemahaman yang lebih komprehensif dan respons yang lebih bernas.
Seni Bina Campuran Pakar (MoE):
Seni bina MoE ialah komponen penting dalam reka bentuk Llama 4. Seni bina ini melibatkan penggunaan berbilang modul pakar, setiap satu pakar dalam subset tertentu data atau tugas. Semasa pemprosesan, hanya subset kecil modul pakar ini yang diaktifkan, yang membolehkan model mencapai prestasi yang tinggi sambil mengekalkan kecekapan dari segi pengiraan.
Sokongan Bahasa yang Luas:
Model Llama 4 direka bentuk untuk menyokong pelbagai bahasa, menjadikannya sesuai untuk aplikasi global. Sokongan bahasa yang luas ini membolehkan anda membina aplikasi yang boleh berkomunikasi dengan pengguna dalam bahasa pilihan mereka, meningkatkan pengalaman pengguna dan menjangkau khalayak yang lebih luas.
Tetingkap Konteks yang Besar:
Model Llama 4 menampilkan tetingkap konteks yang besar, yang membolehkan mereka memproses dan memahami urutan teks yang panjang. Ini amat berguna untuk tugas yang memerlukan pemahaman konteks yang mendalam, seperti meringkaskan dokumen yang panjang, menjawab soalan berdasarkan teks yang luas, atau menjana kandungan yang koheren dan relevan secara kontekstual. Llama 4 Maverick 17B menyokong tetingkap konteks 1 juta token, manakala Llama 4 Scout 17B menyokong tetingkap konteks 3.5 juta token (dengan rancangan untuk pengembangan masa depan).
Prestasi dan Kecekapan yang Dipertingkatkan:
Berbanding dengan pendahulunya, Llama 3, model Llama 4 menawarkan prestasi yang dipertingkatkan dan kecekapan. Seni bina MoE membolehkan model mencapai prestasi yang unggul sambil menguruskan kos pengiraan dengan berkesan. Ini menjadikan Llama 4 pilihan yang menarik untuk aplikasi yang memerlukan kedua-dua ketepatan yang tinggi dan penggunaan sumber yang cekap.
Integrasi dengan Amazon Bedrock:
Ketersediaan model Llama 4 di Amazon Bedrock memudahkan pembinaan dan penskalaan aplikasi AI generatif. Amazon Bedrock menyediakan platform yang diurus sepenuhnya dan tanpa pelayan yang membolehkan anda mengakses dan menggunakan model Llama 4 dengan mudah tanpa perlu risau tentang pengurusan infrastruktur.
Keselamatan dan Privasi Gred Perusahaan:
Amazon Bedrock menawarkan ciri keselamatan dan privasi gred perusahaan, memastikan data anda dilindungi dan dipatuhi peraturan yang berkaitan. Ini amat penting untuk aplikasi yang mengendalikan maklumat sensitif atau tertakluk kepada keperluan pematuhan yang ketat.
Fleksibiliti dan Kebolehsuaian:
Model Llama 4 boleh disesuaikan untuk pelbagai aplikasi merentas pelbagai industri. Keupayaan multimodal, sokongan bahasa yang luas dan tetingkap konteks yang besar menjadikan model ini sesuai untuk pelbagai tugas, daripada pembantu maya dan sembang hingga analisis dokumen dan penciptaan kandungan.
Pembangunan dan Inovasi Berterusan:
Meta dan Amazon komited untuk pembangunan dan inovasi berterusan model Llama 4. Kemas kini dan peningkatan tetap dijangka pada masa hadapan, yang akan meningkatkan lagi keupayaan dan kecekapan model ini.
Kes Penggunaan Lanjutan:
Mari kita terokai beberapa kes penggunaan lanjutan yang boleh dilaksanakan dengan model Llama 4:
- Analisis Perubatan: Model Llama 4 boleh digunakan untuk menganalisis imej perubatan, seperti sinar-X dan imbasan MRI, untuk membantu pakar radiologi dalam mengesan anomali dan membuat diagnosis. Keupayaan multimodal model ini membolehkannya menyepadukan maklumat daripada imej dan laporan teks, memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang keadaan pesakit.
- Pengurusan Rantaian Bekalan: Model Llama 4 boleh digunakan untuk mengoptimumkan pengurusan rantaian bekalan dengan menganalisis data daripada pelbagai sumber, seperti ramalan jualan, log penghantaran dan imej gudang. Keupayaan multimodal model ini membolehkannya mengenal pasti potensi gangguan dan membuat cadangan untuk meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos.
- Pemantauan Alam Sekitar: Model Llama 4 boleh digunakan untuk memantau keadaan alam sekitar dengan menganalisis data daripada satelit, dron dan sensor. Keupayaan multimodal model ini membolehkannya mengesan perubahan dalam litupan tanah, kualiti air dan paras pencemaran, membantu saintis dan penggubal dasar membuat keputusan termaklum.
- Pengesanan Penipuan: Model Llama 4 boleh digunakan untuk mengesan aktiviti penipuan dengan menganalisis data daripada pelbagai sumber, seperti transaksi kewangan, rekod pelanggan dan imej media sosial. Keupayaan multimodal model ini membolehkannya mengenal pasti corak dan anomali yang mungkin menunjukkan aktiviti penipuan, membantu institusi kewangan dan perniagaan lain melindungi diri mereka daripada kerugian.
- Pendidikan: Model Llama 4 boleh digunakan untuk mencipta pengalaman pembelajaran yang diperibadikan untuk pelajar. Keupayaan multimodal model ini membolehkannya menjana kandungan yang menarik dan interaktif, seperti pelajaran video, simulasi dan permainan. Model ini juga boleh memberikan maklum balas dan bimbingan peribadi kepada pelajar, membantu mereka meningkatkan prestasi akademik mereka.
- Hiburan: Model Llama 4 boleh digunakan untuk menjana kandungan hiburan yang baharu dan inovatif, seperti filem, muzik dan permainan video. Keupayaan multimodal model ini membolehkannya mencipta dunia yang mengasyikkan dan menarik perhatian, menawarkan pengalaman yang unik dan tidak dapat dilupakan kepada pengguna.
- Penyelidikan dan Pembangunan: Model Llama 4 boleh digunakan untuk mempercepatkan penyelidikan dan pembangunan dalam pelbagai bidang, seperti sains, kejuruteraan dan perubatan. Keupayaan multimodal model ini membolehkannya menganalisis sejumlah besar data daripada pelbagai sumber, mengenal pasti corak dan membuat penemuan baharu.
Pertimbangan Teknikal:
Apabila menggunakan model Llama 4 di Amazon Bedrock, terdapat beberapa pertimbangan teknikal yang perlu diingat:
- Pemilihan Model: Pilih model Llama 4 yang paling sesuai untuk keperluan khusus anda. Llama 4 Maverick 17B sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pemahaman imej dan teks yang serba boleh, manakala Llama 4 Scout 17B sesuai untuk aplikasi tujuan umum dengan penekanan pada prestasi yang tinggi.
- Saiz Konteks: Pertimbangkan saiz konteks yang diperlukan untuk aplikasi anda. Llama 4 Maverick 17B menyokong tetingkap konteks 1 juta token, manakala Llama 4 Scout 17B menyokong tetingkap konteks 3.5 juta token. Pilih model dengan saiz konteks yang mencukupi untuk menampung input anda.
- Prakerja: Prakerjakan input anda untuk memastikan ia diformat dengan betul untuk model Llama 4. Ini mungkin melibatkan penskalaan, penyesuaian atau penyingkiran bunyi.
- Pascaproses: Pascaproses output daripada model Llama 4 untuk menjadikannya lebih mudah dibaca dan berguna. Ini mungkin melibatkan meringkaskan, menterjemah atau mengekstrak maklumat tertentu.
- Penalaan Halus: Pertimbangkan untuk menala halus model Llama 4 pada dataset khusus anda untuk meningkatkan prestasinya untuk aplikasi tertentu anda. Ini boleh meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan model dengan ketara.
- Penskalakan: Amazon Bedrock menyediakan keupayaan penskalakan automatik, membolehkan anda menskalakan aplikasi Llama 4 anda dengan mudah untuk memenuhi perubahan permintaan. Ini memastikan aplikasi anda sentiasa responsif dan tersedia, walaupun semasa tempoh beban puncak.
- Pemantauan: Pantau prestasi aplikasi Llama 4 anda untuk mengenal pasti dan menyelesaikan sebarang isu. Amazon Bedrock menyediakan pelbagai alat pemantauan yang boleh membantu anda menjejaki penggunaan sumber, masa tindak balas dan metrik prestasi lain.
Kesimpulan:
Model Llama 4 di Amazon Bedrock menawarkan penyelesaian yang berkuasa dan serba boleh untuk pelbagai aplikasi AI generatif. Keupayaan multimodal, sokongan bahasa yang luas dan tetingkap konteks yang besar menjadikan model ini sesuai untuk pelbagai tugas, daripada pembantu maya dan sembang hingga analisis dokumen dan penciptaan kandungan. Dengan mengikuti pertimbangan teknikal yang digariskan di atas, anda boleh menggunakan model Llama 4 dengan berkesan untuk membina aplikasi AI yang inovatif dan berimpak tinggi. Ketersediaan model ini di Amazon Bedrock, dengan keselamatan gred perusahaan dan penskalaan yang mudah, membuka peluang baharu untuk inovasi dan penggunaan AI dalam pelbagai industri. Model Llama 4 bukan sahaja alat; ia merupakan enjin untuk mengubah cara kita berinteraksi dengan data dan teknologi. Dengan kuasa pengiraan dan analitikal yang canggih, ia membolehkan pembangunan penyelesaian yang lebih intuitif, cekap dan berpusatkan pengguna. Seiring dengan perkembangan teknologi, kita boleh menjangkakan lebih banyak aplikasi inovatif yang akan muncul, memperkasakan perniagaan dan individu untuk mencapai perkara yang sebelum ini dianggap mustahil. Sama ada dalam bidang perubatan, pendidikan atau hiburan, potensi Llama 4 untuk mendorong kemajuan dan meningkatkan kehidupan kita adalah sangat besar.