Meta Llama 4 Uitgelegd: Een Diepe Duik

Meta’s Llama, oorspronkelijk bekend als LLaMA (Large Language Model Meta AI), betrad het toneel in februari 2023, waarmee Meta’s intrede in de competitieve wereld van large language models (LLMs) werd gemarkeerd. De release van Llama 2 in juli 2023 was een game-changer, omdat Meta een open permissieve licentie aannam, waardoor de toegang werd gedemocratiseerd en een brede adoptie werd bevorderd. Door continue verfijning en meerdere iteraties heeft Llama gestaag zijn capaciteiten verbeterd, waarmee het zijn positie tussen industrieleiders zoals OpenAI, Anthropic en Google heeft verstevigd.

De Llama-familie breidde zich verder uit op 5 april 2025 met de introductie van de Llama 4-modellenfamilie, ook wel bekend als de Llama 4-kudde, waarmee een nieuw tijdperk van multimodale LLM’s werd ingeluid.

Wat is Meta Llama 4?

Meta Llama 4 vertegenwoordigt een aanzienlijke sprong voorwaarts in LLM-technologie, met multimodale mogelijkheden die het in staat stellen om tekst-, beeld- en videogegevens te verwerken en te interpreteren. Dit model van de vierde generatie overstijgt taalbarrières door talloze talen van over de hele wereld te ondersteunen.

Een belangrijke innovatie in de Llama 4-modellen is de adoptie van een mixture-of-experts-architectuur, een primeur voor de Llama-familie. Deze architectuur activeert dynamisch slechts een subset van de totale parameters voor elk invoertoken, waardoor een harmonieus evenwicht wordt bereikt tussen kracht en efficiëntie.

Hoewel de Llama 4 community-licentie niet officieel wordt erkend als een door Open Source Initiative goedgekeurde licentie, karakteriseert Meta zijn Llama 4-modellen als open source. De licentie verleent gratis gebruiks- en wijzigingsrechten aan de Llama 4-modellen, onderworpen aan bepaalde beperkingen. Vanaf april 2025 was de limiet vastgesteld op 700 miljoen maandelijkse gebruikers, waarboven een commerciële licentie vereist is.

De Llama 4-reeks omvat drie primaire versies: Scout, Maverick en Behemoth. Scout en Maverick werden gelijktijdig gelanceerd, terwijl Behemoth in ontwikkeling blijft. Deze modellen verschillen aanzienlijk in hun specificaties:

• Llama 4 Scout: Beschikt over 17 miljard actieve parameters, 16 experts, 109 miljard totale parameters, een contextvenster van 10 miljoen tokens en een knowledge cutoff van augustus 2024.
• Llama 4 Maverick: Beschikt ook over 17 miljard actieve parameters, maar heeft 128 experts, 400 miljard totale parameters, een contextvenster van 1 miljoen tokens en dezelfde knowledge cutoff als Scout.
• Llama 4 Behemoth: De krachtigste van de drie, met 288 miljard actieve parameters, 16 experts, 2 biljoen totale parameters en een niet-gespecificeerd contextvenster en knowledge cutoff.

Mogelijkheden van Meta Llama 4

De Meta Llama 4-modellen ontsluiten een divers spectrum aan toepassingen, waaronder:

• Native Multimodaliteit: De mogelijkheid om gelijktijdig tekst, afbeeldingen en video te begrijpen. Dit stelt het model in staat om context en betekenis af te leiden uit diverse informatiebronnen.
• Content Summarization: Llama 4-modellen kunnen efficiënt informatie samenvatten uit verschillende soorten content, een cruciaal aspect van multimodale begrip. Het model kan bijvoorbeeld een video analyseren, belangrijke scènes extraheren en een beknopte samenvatting van de content genereren.
• Long-Context Processing: De Llama 4 Scout is specifiek ontworpen om aanzienlijke hoeveelheden informatie te verwerken, gefaciliteerd door zijn uitgebreide contextvenster van 10 miljoen tokens. Deze mogelijkheid is van onschatbare waarde voor taken zoals het analyseren van uitgebreide onderzoeksartikelen of het verwerken van lange documenten.
• Multilingual Modality: Alle Llama 4-modellen vertonen meertalige vaardigheid en ondersteunen een breed scala aan talen voor tekstverwerking: Arabisch, Engels, Frans, Duits, Hindi, Indonesisch, Italiaans, Portugees, Spaans, Tagalog, Thai en Vietnamees. Afbeeldingsbegrip is echter momenteel beperkt tot Engels.
• Text Generation: De Llama 4-modellen blinken uit in het genereren van coherente en contextueel relevante tekst, inclusief creatieve schrijfprojecten. Het model kan zich aanpassen aan verschillende schrijfstijlen en tekst van menselijke kwaliteit genereren.
• Advanced Reasoning: Deze modellen bezitten de capaciteit om te redeneren door ingewikkelde wetenschappelijke en wiskundige problemen. Ze kunnen complexe logica ontcijferen en tot nauwkeurige conclusies komen.
• Code Generation: Llama 4 is in staat om applicatiecode te begrijpen en te genereren, waardoor ontwikkelaars worden geholpen bij het stroomlijnen van hun workflows. Het model kan codefragmenten genereren, functies voltooien en zelfs hele applicaties ontwikkelen.
• Base Model Functionality: Als een open model dient Llama 4 als een fundamenteel element voor de ontwikkeling van afgeleide modellen. Onderzoekers en ontwikkelaars kunnen Llama 4 finetunen voor specifieke taken, waarbij ze gebruikmaken van de bestaande mogelijkheden om gespecialiseerde applicaties te bouwen.

Training Methodology van Meta Llama 4

Meta heeft een reeks geavanceerde technieken gebruikt om zijn vierde generatie Llama-familie LLM’s te trainen, met als doel de nauwkeurigheid en prestaties te verbeteren in vergelijking met eerdere versies. Deze technieken omvatten:

• Training Data: De hoeksteen van elke LLM zijn de trainingsgegevens, en Meta erkende dat meer gegevens leiden tot betere prestaties. Met dit doel werd Llama 4 getraind op meer dan 30 biljoen tokens, het dubbele van de hoeveelheid gegevens die werd gebruikt om Llama 3 te trainen.
• Early Fusion Multimodality: De Llama 4-serie nam de “early fusion”-aanpak aan, die tekst- en vision-tokens integreert in een uniform model. Deze aanpak bevordert, volgens Meta, een natuurlijker begrip tussen visuele en tekstuele informatie, waardoor de behoefte aan afzonderlijke encoders en decoders wordt geëlimineerd.
• Hyperparameter Optimization: Deze techniek omvat het finetunen van kritieke modelhyperparameters, zoals per-layer leersnelheden, om betrouwbaardere en consistentere trainingsresultaten te bereiken. Door deze parameters te optimaliseren, was Meta in staat om de algehele stabiliteit en prestaties van Llama 4 te verbeteren.
• iRoPE Architecture: De interleaved attention layers without positional embeddings-architectuur, of iRoPE-architectuur, verbetert de verwerking van lange sequenties tijdens de training en faciliteert het contextvenster van 10 miljoen tokens in Llama 4 Scout. Met deze architectuur kan het model informatie uit verre delen van de invoersequentie behouden, waardoor het langere en complexere documenten kan verwerken.
• MetaCLIP Vision Encoder: De nieuwe Meta vision encoder vertaalt afbeeldingen in tokenrepresentaties, wat leidt tot verbeterd multimodaal begrip. Met deze encoder kan Llama 4 visuele informatie effectief verwerken en interpreteren.
• GOAT Safety Training: Meta implementeerde de Generative Offensive Agent Tester (GOAT) gedurende de hele training om LLM-kwetsbaarheden te identificeren en de modelveiligheid te verbeteren. Deze techniek helpt het risico te beperken dat het model schadelijke of bevooroordeelde content genereert.

Evolution of the Llama Models

Na de baanbrekende lancering van ChatGPT in november 2022 haastten bedrijven in de hele industrie zich om een voet aan de grond te krijgen op de LLM-markt. Meta was een van de eerste reageerders en introduceerde begin 2023 zijn eerste Llama-modellen, zij het met beperkte toegang. Beginnend met de release van Llama 2 medio 2023, zijn alle volgende modellen beschikbaar gesteld onder open licenties.

• Llama 1: Het originele Llama-model, gelanceerd in februari 2023 met beperkte toegang.
• Llama 2: Uitgebracht in juli 2023 als het eerste Llama-model met een open licentie, bood Llama 2 gratis toegang en gebruik. Deze iteratie omvatte 7B-, 13B- en 70B-parameterversies, afgestemd op diverse computerbehoeften.
• Llama 3: De Llama 3-modellen debuteerden in april 2024, aanvankelijk met 8B- en 70B-parameterversies.
• Llama 3.1: Gelanceerd in juli 2024, voegde Llama 3.1 een 405B-parametermodel toe, waarmee de grenzen van LLM-mogelijkheden werden verlegd.
• Llama 3.2: Dit model, Meta’s eerste volledig multimodale LLM, werd uitgebracht in oktober 2024 en markeerde een belangrijke mijlpaal in de evolutie van de Llama-familie.
• Llama 3.3: Meta beweerde bij de release in december 2024 dat de 70B-variant van Llama 3.3 dezelfde prestaties leverde als de 405B-variant van 3.1, terwijl er minder computerbronnen nodig waren, wat de voortdurende optimalisatie-inspanningen aantoont.

Llama 4 in Vergelijking met Andere Modellen

Het landschap van generatieve AI wordt steeds competitiever, met prominente spelers zoals OpenAI’s GPT-4o, Google Gemini 2.0 en verschillende open-sourceprojecten, waaronder DeepSeek.

De prestaties van Llama 4 kunnen worden beoordeeld aan de hand van verschillende benchmarks, waaronder:

• MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding): Evalueert beeldredeneervermogen.
• LiveCodeBench: Beoordeelt codeervaardigheid.
• GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Diamond): Meet redeneren en kennis.

Hogere scores op deze benchmarks duiden op betere prestaties.

Deze benchmarks benadrukken de sterke punten van Llama 4 Maverick op het gebied van beeldredeneren, coderen en algemene kennis, waardoor het een sterke concurrent is in de LLM-arena.

Toegang tot Llama 4

Meta Llama 4 Maverick en Scout zijn gemakkelijk beschikbaar via verschillende kanalen:

• Llama.com: Download Scout en Maverick rechtstreeks gratis van de door Meta beheerde website llama.com.
• Meta.ai: De Meta.ai-webinterface biedt browsergebaseerde toegang tot Llama 4, waardoor gebruikers met het model kunnen communiceren zonder dat er een lokale installatie vereist is.
• Hugging Face: Llama 4 is ook toegankelijk op https://huggingface.co/meta-llama, een populair platform voor het delen en ontdekken van machine learning-modellen.
• Meta AI App: Llama 4 drijft Meta’s AI virtuele assistent aan, toegankelijk via spraak of tekst op verschillende platforms. Gebruikers kunnen de assistent gebruiken om taken uit te voeren zoals het samenvatten van tekst, het genereren van content en het beantwoorden van vragen.