ਓਰੇਕਲ ਕਲਾਉਡ Infrastrक्चर (OCI) ਜੈਨੇਰੇਟਿਵ AI ਸੇਵਾ ਇਕ ਦਿਲਚਸਪ ਨਵੇਂ ਮੈਂਬਰ, Meta Llama 4 ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ, ਸਕਾਊਟ ਅਤੇ ਮੈਵੇਰਿਕ ਸਮੇਤ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚ ਵਿਲੱਖਣ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ (MoE) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਵਾਧਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਝ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਕਾਰਜਾਂ, ਕੋਡ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਉੱਨਤ ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਵਿਚ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸੇ ਗਏ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰੂਪ ‘ਚ ਜਾਰੀ (GA) ਵਰਜ਼ਨ ਵਿਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ:
- ਮੰਗ ਅਨੁਸਾਰ: ORD (ਸ਼ਿਕਾਗੋ)
- ਸਮਰਪਿਤ AI ਕਲੱਸਟਰ: ORD (ਸ਼ਿਕਾਗੋ), GRU (ਗੁਰੂਲੀਓਸ), LHR (ਲੰਡਨ), KIK (ਕੀਕੂਯੂ)
Llama 4 ਲੜੀ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾ: ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਤੋੜੋ
Llama 4 ਸਕਾਊਟ ਅਤੇ ਮੈਵੇਰਿਕ ਸਿਰਫ਼ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਇਹ ਅਸਲੀ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਹਿਰ ਹਨ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸਮੇਤ, ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹੋਰ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਕੋ ਸਮੇਂ ਲਿਖਤੀ ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾ ਚਿੱਤਰ ਸੁਰਖੀ ਬਣਾਉਣ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੀਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ: ਸੰਚਾਰ ਬਿਨਾਂ ਸਰਹੱਦਾਂ ਦੇ
Llama 4 ਲੜੀ ਦਾ ਇਕ ਹੋਰ ਵੱਡਾ ਹਾਈਲਾਈਟ ਇਸ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ 200 ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹਨ, ਅਤੇ 12 ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ (ਅਰਬੀ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ, ਫਰੈਂਚ, ਜਰਮਨ, ਹਿੰਦੀ, ਇੰਡੋਨੇਸ਼ੀਆਈ, ਇਤਾਲਵੀ, ਪੁਰਤਗਾਲੀ, ਸਪੈਨਿਸ਼, ਤਾਗਾਲੋਗ, ਥਾਈ ਅਤੇ ਵੀਅਤਨਾਮੀ) ਲਈ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਖ਼ਾਸਕਰ, ਚਿੱਤਰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਸ਼ਲ ਵਿਕਾਸ: ਛੋਟਾ GPU ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ
ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਲਈ, Llama 4 ਸਕਾਊਟ ਨੂੰ ਉੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਇਕ ਛੋਟੇ GPU ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ‘ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਚੋਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ, ਵਿਕਾਸਕਾਰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ Llama 4 ਸਕਾਊਟ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ: ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਨੂੰ ਸਮਰਥ ਬਣਾਉਣਾ
Meta ਨੇ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਰਵੱਈਆ ਚੁਣਿਆ, ਅਤੇ ਦੋਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ Llama 4 ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਲਾਇਸੈਂਸ ਸਮਝੌਤੇ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਖਾਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਹਨ। ਇਹ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਮਾਡਲ AI ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਗਿਆਨ ਦੀ ਆਖਰੀ ਮਿਤੀ
ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ Llama 4 ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਆਖਰੀ ਮਿਤੀ ਅਗਸਤ 2024 ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਮਿਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਨਵੀਨਤਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੋਟ: Llama ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਨੀਤੀ ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ (EU) ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੇ ਰੋਕ ਲਾਉਂਦੀ ਹੈ।
Llama 4 ਸਕਾਊਟ: ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲਾ ਚੈਂਪੀਅਨ
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ: ਹੁਸ਼ਿਆਰੀ ਵਾਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
Llama 4 ਸਕਾਊਟ ਇਕ ਤਕੀਫ਼ੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੁੱਲ 109 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ 17 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਹੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 16 ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦਾ ਲਾਭ ਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਚੰਗਾ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਇਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾ ਕੇ, ਸਕਾਊਟ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਤੋਂ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ: ਲੰਮੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
Llama 4 ਸਕਾਊਟ 10 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ GPU ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ)। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਰੂਪ ਤੋਂ ਜਾਰੀ (GA) ਸਮੇਂ, OCI ਜੈਨੇਰੇਟਿਵ AI ਸੇਵਾ 192k ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੇਗੀ। 192k ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਲੰਮੇ ਟੈਕਸਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਅਧਿਆਇ ਜਾਂ ਵਿਸਥਾਰਤ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ।
ਤਾਇਨਾਤੀ: ਛੋਟਾ ਪਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ
Llama 4 ਸਕਾਊਟ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ GPU ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ‘ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਚੋਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਕਲਾਊਡ ਵਾਤਾਵਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾ ਨੂੰ ਪਛਾੜਨਾ
Llama 4 ਸਕਾਊਟ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ Google ਦੇ Gemma 3 ਅਤੇ Mistral 3.1 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਕਾਊਟ ਦੀ ਉੱਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Llama 4 ਮੈਵੇਰਿਕ: ਭਾਰਾ ਖਿਡਾਰੀ
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ: ਵੱਡਾ ਸਕੇਲ, ਵੱਧ ਸ਼ਕਤੀ
ਸਕਾਊਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, Llama 4 ਮੈਵੇਰਿਕ ਨੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵੱਡਾ ਸਕੇਲ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਵੀ 17 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਕੁੱਲ 400 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ 128 ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡਾ ਸਕੇਲ ਮੈਵੇਰਿਕ ਨੂੰ ਵੱਧ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ: ਲੰਮੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ
Llama 4 ਮੈਵੇਰਿਕ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਰੂਪ ਤੋਂ ਜਾਰੀ (GA) ਸਮੇਂ, OCI ਤਾਇਨਾਤੀ 512k ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੇਗੀ। ਇੰਨੀਂ ਲੰਮੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਮੈਵੇਰਿਕ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੈਕਸਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ ਜਾਂ ਕਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਤਾਇਨਾਤੀ: ਹੋਰ ਥਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਕਾਰਨ, Llama 4 ਮੈਵੇਰਿਕ ਨੂੰ ਸਕਾਊਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਾਇਨਾਤੀ ਥਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। GA ਸਮੇਂ, OCI ‘ਤੇ ਮੈਵੇਰਿਕ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕਾਊਟ ਤੋਂ ਲਗਭਗ ਦੁੱਗਣੀ ਥਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਚੋਟੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ
ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ, Llama 4 ਮੈਵੇਰਿਕ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ OpenAI ਦੇ GPT-4o ਅਤੇ DeepSeek-V3 ਵਰਗੇ ਚੋਟੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੈਵੇਰਿਕ ਦੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, Llama 4 ਲੜੀ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
OCI ਗਾਹਕ ਹੁਣ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਕੀਤੇ ਬਗੈਰ, ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ, API ਜਾਂ ਸਮਰਪਿਤ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Llama 4 ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ OCI ਜੈਨੇਰੇਟਿਵ AI ਸੇਵਾ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, OCI ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ AI ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।