Amazon Bedrock biedt nu Meta’s nieuwste kunstmatige intelligentie innovaties, de Llama 4 Scout 17B en Llama 4 Maverick 17B modellen, aan als volledig beheerde, serverloze opties. Deze nieuwe foundation models (FMs) integreren native multimodale mogelijkheden via geavanceerde early fusion technologie, waardoor u deze functies kunt gebruiken voor precieze beeldherkenning en verbeterde contextuele verwerking binnen uw applicaties.
Llama 4 maakt gebruik van een innovatieve Mixture of Experts (MoE) architectuur. Dit ontwerp verbetert zowel redeneer- als beeldherkenningstaken, terwijl de kosten en snelheid zorgvuldig worden beheerd. Vergeleken met zijn voorganger, Llama 3, stelt deze architecturale aanpak Llama 4 in staat om superieure prestaties te leveren tegen lagere kosten en biedt het een bredere taalondersteuning voor wereldwijde applicaties.
Eerder beschikbaar op Amazon SageMaker JumpStart, zijn deze modellen nu toegankelijk via Amazon Bedrock, wat de constructie en schaling van generatieve AI-applicaties vereenvoudigt met beveiliging en privacy van bedrijfsniveau.
Dieper in Llama 4 Maverick 17B
De Llama 4 Maverick 17B valt op als een native multimodaal model dat 128 expertmodules en in totaal 400 miljard parameters omvat. Zijn kracht ligt in zijn bekwaamheid in het begrijpen van zowel beelden als tekst, waardoor het uitzonderlijk geschikt is voor veelzijdige assistent- en chattoepassingen. Met ondersteuning voor een contextvenster van 1 miljoen tokens biedt dit model de flexibiliteit die nodig is om lange documenten en complexe inputs effectief te beheren. De mogelijkheid om een groot contextvenster te verwerken, maakt het bijzonder geschikt voor taken waarbij het model langere stukken informatie moet onthouden en interpreteren. Dit is cruciaal voor toepassingen zoals het samenvatten van lange documenten, het beantwoorden van vragen over complexe teksten, en het voeren van uitgebreide dialogen. De 128 expertmodules dragen bij aan de specialisatie en efficiëntie van het model. Elke module is getraind op een specifiek deel van de data, waardoor het model snel en accuraat kan reageren op verschillende soorten input. De combinatie van deze expertmodules zorgt voor een robuuste en veelzijdige prestatie, waardoor Llama 4 Maverick 17B een uitstekende keuze is voor diverse AI-toepassingen. Bovendien is het model ontworpen om efficiënt om te gaan met complexe beeld- en tekstcombinaties. Dit maakt het mogelijk om visuele informatie te integreren in de redeneerprocessen van het model, wat resulteert in een dieper begrip van de input en meer relevante en accurate outputs. Denk bijvoorbeeld aan toepassingen waarbij het model een afbeelding moet analyseren en op basis daarvan een gedetailleerd antwoord moet geven in een natuurlijke taal. De mogelijkheid om zowel beelden als tekst te begrijpen, opent de deur naar een breed scala aan nieuwe mogelijkheden in de wereld van kunstmatige intelligentie.
Verkenning van Llama 4 Scout 17B
Daarentegen is de Llama 4 Scout 17B een algemeen multimodaal model. Het beschikt over 16 expertmodules, 17 miljard actieve parameters en in totaal 109 miljard parameters. Zijn prestaties overtreffen alle vorige Llama-modellen. Momenteel ondersteunt Amazon Bedrock een contextvenster van 3,5 miljoen tokens voor het Llama 4 Scout-model, met plannen voor toekomstige uitbreiding. Het kleinere aantal expertmodules en parameters in vergelijking met de Maverick-variant maakt de Scout-versie meer geschikt voor toepassingen waar snelheid en efficiëntie van cruciaal belang zijn. De Scout 17B is ontworpen om snel te reageren op complexe vragen en taken, zonder dat dit ten koste gaat van de nauwkeurigheid en relevantie van de outputs. De nadruk op snelheid en efficiëntie maakt het model bijzonder geschikt voor realtime toepassingen, zoals chatbots en virtuele assistenten die direct moeten reageren op gebruikersvragen. Bovendien is de Scout 17B geoptimaliseerd voor het verwerken van grote hoeveelheden data, waardoor het een uitstekende keuze is voor toepassingen zoals data-analyse en informatie-extractie. De mogelijkheid om snel en efficiënt grote datasets te verwerken, maakt het mogelijk om waardevolle inzichten te verkrijgen en patronen te identificeren die anders verborgen zouden blijven. De geplande uitbreiding van het contextvenster naar een nog grotere capaciteit zal de mogelijkheden van het model verder vergroten en het in staat stellen om nog complexere taken aan te pakken. Met een groter contextvenster kan het model meer informatie onthouden en integreren, wat resulteert in een dieper begrip van de input en meer accurate en relevante outputs.
Praktische Toepassingen van Llama 4-modellen
De geavanceerde mogelijkheden van Llama 4-modellen kunnen worden aangepast voor een breed scala aan toepassingen in verschillende industrieën. Hier zijn een paar prominente use-cases:
Enterprise-applicaties: U kunt intelligente agents ontwikkelen die in staat zijn om te redeneren over verschillende tools en workflows, multimodale inputs te verwerken en hoogwaardige antwoorden te leveren voor commerciële applicaties. De mogelijkheid om complexe taken te automatiseren en intelligente beslissingen te nemen, maakt de Llama 4-modellen waardevol voor bedrijven die hun efficiëntie willen verhogen en hun operationele kosten willen verlagen. Denk bijvoorbeeld aan het automatiseren van klantenserviceprocessen, het optimaliseren van supply chain management, en het verbeteren van de besluitvorming in complexe bedrijfsomgevingen. De multimodale mogelijkheden van de modellen maken het mogelijk om diverse soorten data te integreren, zoals tekst, afbeeldingen en video’s, wat resulteert in een holistisch begrip van de bedrijfscontext en meer accurate en relevante outputs.
Meertalige assistenten: Maak chatapplicaties die niet alleen afbeeldingen begrijpen, maar ook hoogwaardige antwoorden geven in meerdere talen, gericht op een wereldwijd publiek. De mogelijkheid om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren in verschillende talen, maakt de Llama 4-modellen ideaal voor het creëren van meertalige assistenten die kunnen communiceren met gebruikers over de hele wereld. Dit is cruciaal voor bedrijven die internationaal actief zijn en hun klanten willen bedienen in hun eigen taal. De modellen kunnen worden gebruikt om chatbots te ontwikkelen die vragen kunnen beantwoorden, problemen kunnen oplossen, en informatie kunnen verstrekken in verschillende talen. Bovendien kunnen de modellen worden aangepast aan de specifieke behoeften en culturele nuances van verschillende markten, wat resulteert in een meer gepersonaliseerde en effectieve gebruikerservaring.
Code- en documentintelligentie: Ontwikkel applicaties die code kunnen begrijpen, gestructureerde gegevens uit documenten kunnen extraheren en diepgaande analyses van grote hoeveelheden tekst en code kunnen uitvoeren. De Llama 4-modellen zijn in staat om complexe code te begrijpen en te genereren, waardoor ze waardevol zijn voor softwareontwikkelaars en datawetenschappers. De modellen kunnen worden gebruikt om code te analyseren, fouten te detecteren, code te genereren, en code te documenteren. Bovendien kunnen de modellen gestructureerde gegevens uit documenten extraheren, waardoor ze waardevol zijn voor bedrijven die grote hoeveelheden documenten moeten verwerken en analyseren. Denk bijvoorbeeld aan het extraheren van informatie uit contracten, facturen, en rapporten. De mogelijkheid om diepgaande analyses van grote hoeveelheden tekst en code uit te voeren, maakt de modellen ook geschikt voor toepassingen zoals sentimentanalyse, themadetectie, en trendanalyse.
Klantenondersteuning: Verbeter ondersteuningssystemen met mogelijkheden voor beeldanalyse, waardoor effectievere probleemoplossing mogelijk is wanneer klanten screenshots of foto’s delen. Door beeldanalyse toe te voegen aan klantenondersteuningssystemen, kunnen bedrijven sneller en effectiever problemen oplossen die door klanten worden gemeld. Wanneer een klant bijvoorbeeld een screenshot van een foutmelding deelt, kan het model de foutmelding analyseren en direct een oplossing voorstellen. Dit bespaart tijd en moeite voor zowel de klant als de klantenservicevertegenwoordiger. Bovendien kan het model worden gebruikt om visuele informatie te extraheren uit foto’s en video’s, wat resulteert in een dieper begrip van de situatie en meer accurate en relevante oplossingen.
Contentcreatie: Genereer creatieve content in meerdere talen, met de mogelijkheid om visuele inputs te begrijpen en erop te reageren. De Llama 4-modellen kunnen worden gebruikt om creatieve content te genereren in verschillende formaten, zoals tekst, afbeeldingen, en video’s. De modellen kunnen worden getraind op specifieke stijlen en genres, waardoor ze in staat zijn om content te creëren die aansluit bij de wensen van de gebruiker. Bovendien kunnen de modellen visuele inputs begrijpen en erop reageren, wat resulteert in content die zowel visueel aantrekkelijk als informatief is. Denk bijvoorbeeld aan het genereren van marketingmateriaal, blogposts, en social media content.
Onderzoek: Bouw onderzoekstoepassingen die multimodale data kunnen integreren en analyseren, en inzichten bieden uit zowel tekst als afbeeldingen. De mogelijkheid om multimodale data te integreren en analyseren, maakt de Llama 4-modellen waardevol voor onderzoekers in verschillende disciplines. De modellen kunnen worden gebruikt om patronen te identificeren, hypotheses te testen, en nieuwe inzichten te genereren. Denk bijvoorbeeld aan het analyseren van medische beelden en patiëntgegevens om nieuwe behandelingen te ontwikkelen, het analyseren van satellietbeelden en klimaatgegevens om de impact van klimaatverandering te voorspellen, en het analyseren van sociale media data om trends en sentimenten te identificeren. De mogelijkheid om zowel tekst als afbeeldingen te begrijpen en te analyseren, maakt de modellen in staat om een holistisch beeld van de onderzoekscontext te creëren en meer accurate en relevante resultaten te genereren.
Aan de slag met Llama 4 in Amazon Bedrock
Om te beginnen met het gebruik van deze nieuwe serverloze modellen in Amazon Bedrock, moet u eerst toegang aanvragen. Dit kan worden gedaan via de Amazon Bedrock-console door Modeltoegang te selecteren in het navigatiepaneel en toegang in te schakelen voor zowel de Llama 4 Maverick 17B- als de Llama 4 Scout 17B-modellen.
Het integreren van Llama 4-modellen in uw applicaties wordt vereenvoudigd met de Amazon Bedrock Converse API, die een uniforme interface biedt voor conversationele AI-interacties.
Voorbeeld van Multimodale Dialoog met Llama 4 Maverick
Hier is een voorbeeld van hoe u de Amazon SDK voor Python (Boto3) kunt gebruiken om deel te nemen aan een multimodale dialoog met het Llama 4 Maverick-model: