Amazon Bedrock oferuje teraz najnowsze innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) od Meta, modele Llama 4 Scout 17B i Llama 4 Maverick 17B, jako w pełni zarządzane, bezserwerowe opcje. Te nowe modele bazowe (FMs) integrują natywne możliwości multimodalne dzięki zaawansowanej technologii wczesnej fuzji, umożliwiając wykorzystanie tych funkcji do precyzyjnego rozumienia obrazów i ulepszonego przetwarzania kontekstowego w aplikacjach.
Llama 4 wykorzystuje innowacyjną architekturę Mixture of Experts (MoE). Ta konstrukcja poprawia zarówno rozumowanie, jak i zadania związane z rozumieniem obrazów, przy jednoczesnym starannym zarządzaniu kosztami i szybkością. W porównaniu do swojego poprzednika, Llama 3, to architektoniczne podejście umożliwia Llama 4 dostarczanie lepszej wydajności przy obniżonym koszcie i oferuje szersze wsparcie językowe dla globalnych aplikacji.
Te modele, wcześniej dostępne na Amazon SageMaker JumpStart, są teraz dostępne za pośrednictwem Amazon Bedrock, upraszczając budowę i skalowanie aplikacji generatywnych AI z zabezpieczeniami i prywatnością na poziomie przedsiębiorstwa.
Szczegółowe informacje o Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 17B wyróżnia się jako natywny model multimodalny, który zawiera 128 modułów eksperckich i łącznie 400 miliardów parametrów. Jego siła tkwi w biegłości w rozumieniu zarówno obrazów, jak i tekstu, co czyni go wyjątkowo odpowiednim do wszechstronnych aplikacji asystenckich i czatowych. Dzięki obsłudze okna kontekstowego o długości 1 miliona tokenów model ten zapewnia elastyczność potrzebną do efektywnego zarządzania długimi dokumentami i złożonymi danymi wejściowymi.
Odkrywanie Llama 4 Scout 17B
Z kolei Llama 4 Scout 17B to ogólnego przeznaczenia model multimodalny. Zawiera 16 modułów eksperckich, 17 miliardów aktywnych parametrów i łącznie 109 miliardów parametrów. Jego wydajność przewyższa wszystkie poprzednie modele Llama. Obecnie Amazon Bedrock obsługuje okno kontekstowe o długości 3,5 miliona tokenów dla modelu Llama 4 Scout, z planami przyszłej rozbudowy.
Praktyczne zastosowania modeli Llama 4
Zaawansowane możliwości modeli Llama 4 można dostosować do szerokiej gamy zastosowań w różnych branżach. Oto kilka najważniejszych przypadków użycia:
- Aplikacje dla przedsiębiorstw: Możesz opracowywać inteligentnych agentów zdolnych do rozumowania w różnych narzędziach i przepływach pracy, obsługi multimodalnych danych wejściowych i dostarczania wysokiej jakości odpowiedzi dla zastosowań komercyjnych.
- Wielojęzyczni asystenci: Twórz aplikacje czatowe, które nie tylko rozumieją obrazy, ale także zapewniają wysokiej jakości odpowiedzi w wielu językach, obsługując globalną publiczność.
- Inteligencja kodu i dokumentów: Opracowuj aplikacje zdolne do rozumienia kodu, wyodrębniania ustrukturyzowanych danych z dokumentów i prowadzenia dogłębnej analizy dużych ilości tekstu i kodu.
- Obsługa klienta: Ulepsz systemy wsparcia o możliwości analizy obrazów, umożliwiając bardziej efektywne rozwiązywanie problemów, gdy klienci udostępniają zrzuty ekranu lub zdjęcia.
- Tworzenie treści: Generuj kreatywne treści w wielu językach, z możliwością rozumienia i reagowania na wizualne dane wejściowe.
- Badania: Twórz aplikacje badawcze, które mogą integrować i analizować dane multimodalne, oferując wgląd zarówno z tekstu, jak i obrazów.
Rozpoczęcie pracy z Llama 4 w Amazon Bedrock
Aby rozpocząć korzystanie z tych nowych bezserwerowych modeli w Amazon Bedrock, musisz najpierw poprosić o dostęp. Można to zrobić za pośrednictwem konsoli Amazon Bedrock, wybierając Dostęp do modelu z panelu nawigacyjnego i włączając dostęp zarówno dla modeli Llama 4 Maverick 17B, jak i Llama 4 Scout 17B.
Integracja modeli Llama 4 z aplikacjami jest uproszczona dzięki Amazon Bedrock Converse API, które zapewnia jednolity interfejs do interakcji z konwersacyjną sztuczną inteligencją.
Przykład dialogu multimodalnego z Llama 4 Maverick
Oto przykład, jak użyć Amazon SDK dla Pythona (Boto3), aby wziąć udział w dialogu multimodalnym z modelem Llama 4 Maverick: