Platforma Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI powitała nową, ekscytującą rodzinę modeli: Meta Llama 4, w skład której wchodzą Scout i Maverick. Modele te charakteryzują się specjalną architekturą typu Mixture of Experts (MoE), która znacząco podnosi możliwości i efektywność przetwarzania. Zostały one zoptymalizowane pod kątem doskonałej pracy w wielu domenach, takich jak rozumienie multimodalne, zadania wielojęzyczne, generowanie kodu oraz przywoływanie narzędzi, a także są w stanie napędzać zaawansowane systemy agentów.
Obecnie modele te są dostępne w wersji General Availability (GA) w następujących regionach:
- Na żądanie: ORD (Chicago)
- Dedykowane klastry AI: ORD (Chicago), GRU (Guarulhos), LHR (Londyn), KIK (Kikuyu)
Najważniejsze cechy serii Llama 4
Możliwości multimodalne: Przełamywanie barier typów danych
Llama 4 Scout i Maverick to nie tylko modele językowe, to prawdziwi mistrzowie multimodalności. Potrafią natywnie przetwarzać i integrować różne typy danych, w tym tekst i obrazy, co umożliwia bogatsze i bardziej wszechstronne aplikacje AI. Wyobraźmy sobie system AI, który potrafi jednocześnie zrozumieć opis tekstowy i powiązany z nim obraz, co pozwala lepiej uchwycić kontekst i podejmować bardziej świadome decyzje. Ta multimodalność otwiera zupełnie nowe możliwości dla zadań, takich jak generowanie podpisów do obrazów, wizualne odpowiadanie na pytania i wiele innych.
Obsługa wielu języków: Komunikacja bez granic
Kolejną znaczącą zaletą serii Llama 4 jest jej solidne wsparcie dla wielu języków. Modele te zostały przeszkolone na zbiorze danych zawierającym 200 języków i dostrojone do 12 głównych języków (arabski, angielski, francuski, niemiecki, hindi, indonezyjski, włoski, portugalski, hiszpański, tagalski, tajski i wietnamski). Oznacza to, że potrafią rozumieć i generować tekst w wielu językach, co otwiera drzwi do aplikacji o zasięgu globalnym. Należy zauważyć, że funkcje rozumienia obrazów są obecnie obsługiwane tylko w języku angielskim.
Efektywne programowanie: Mniejsze zapotrzebowanie na GPU
Dla programistów Llama 4 Scout został zaprojektowany z myślą o zwiększonej dostępności. Może pracować wydajnie z mniejszym wykorzystaniem GPU, co czyni go idealnym wyborem dla środowisk o ograniczonych zasobach. Oznacza to, że nawet bez potężnego sprzętu programiści mogą wykorzystać potężne funkcje Llama 4 Scout, aby przyspieszyć rozwój i wdrażanie aplikacji AI.
Modele Open Source: Wzmocnienie społeczności
Meta przyjęła otwartą postawę, udostępniając oba modele na podstawie licencji społecznościowej Llama 4. Oznacza to, że programiści mogą je swobodnie dostrajać i wdrażać, pod warunkiem przestrzegania określonych warunków licencji. Taki otwarty model sprzyja innowacjom i współpracy w społeczności AI, pozwalając większej liczbie osób na udział w rozwoju i stosowaniu technologii AI.
Data odcięcia wiedzy
Należy pamiętać, że data odcięcia wiedzy dla modeli Llama 4 to sierpień 2024 roku. Oznacza to, że mogą one nie być w stanie dostarczyć najnowszych informacji o wydarzeniach lub informacjach, które miały miejsce po tej dacie.
Ważna uwaga: Zasady dopuszczalnego użytkowania Llama ograniczają jego użycie w Unii Europejskiej (UE).
Llama 4 Scout: Lekki mistrz
Architektura: Genialna konstrukcja parametrów
Llama 4 Scout ma genialną architekturę, która aktywuje tylko 17 miliardów parametrów z łącznej liczby około 109 miliardów parametrów. Projekt ten wykorzystuje mieszankę 16 ekspertów, osiągając w ten sposób dobrą równowagę między wydajnością a efektywnością. Aktywując tylko część parametrów, Scout może znacznie zmniejszyć zapotrzebowanie na moc obliczeniową, umożliwiając mu działanie w środowiskach o ograniczonych zasobach.
Okno kontekstowe: Możliwość przetwarzania długich tekstów
Llama 4 Scout obsługuje długość kontekstu do 10 milionów tokenów (wymaga wielu GPU). Jednak w wersji General Availability (GA) usługa OCI Generative AI będzie obsługiwać długość kontekstu 192 tysięcy tokenów. Nawet okno kontekstowe o długości 192 tys. znaków wystarcza do przetworzenia stosunkowo długich tekstów, takich jak rozdziały książek lub szczegółowe raporty.
Wdrażanie: Kompaktowy i potężny
Jednym z celów projektowych Llama 4 Scout była efektywna praca przy małym zużyciu GPU. To sprawia, że jest to idealny wybór dla różnych scenariuszy wdrażania, w tym urządzeń brzegowych i środowisk chmurowych o ograniczonych zasobach.
Wydajność: Przewyższanie konkurencji
Llama 4 Scout wypada znakomicie w wielu testach porównawczych, przewyższając takie modele jak Google Gemma 3 i Mistral 3.1. Potwierdza to wyjątkową wydajność Scouta, czyniąc go potężnym narzędziem do różnych zadań AI.
Llama 4 Maverick: Ciężka waga
Architektura: Większa skala, większa moc
W porównaniu do Scouta, Llama 4 Maverick ma większą architekturę. Również aktywuje 17 miliardów parametrów, ale robi to w większych ramach o łącznej liczbie około 400 miliardów parametrów i wykorzystuje 128 ekspertów. Ta większa skala daje Maverickowi większe możliwości, pozwalając mu wyróżniać się w bardziej złożonych zadaniach AI.
Okno kontekstowe: Bardzo długa pamięć
Llama 4 Maverick obsługuje długość kontekstu do 1 miliona tokenów. W wersji General Availability (GA) wdrożenie OCI będzie obsługiwać długość kontekstu 512 tysięcy tokenów. Tak długa długość okna kontekstowego pozwala Maverickowi przetwarzać niezwykle złożone teksty, takie jak całe książki lub zbiory wielu dokumentów.
Wdrożenie: Potrzebna większa przestrzeń
Ze względu na większą skalę Llama 4 Maverick wymaga więcej miejsca do wdrożenia niż Scout. W momencie GA wdrożenie Mavericka na OCI zajmie około dwa razy więcej miejsca niż Scout.
Wydajność: Porównywalna z najlepszymi modelami
W zadaniach generowania i wnioskowania kodu wydajność Llama 4 Mavericka jest porównywalna z najlepszymi modelami, takimi jak GPT-4o OpenAI i DeepSeek-V3. Potwierdza to wiodącą pozycję Mavericka w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Podsumowując, seria Llama 4 stanowi znaczący krok naprzód w rozwoju modeli AI. Oferują one znaczące ulepszenia w zakresie wydajności, wszechstronności i dostępności, zapewniając potężne wsparcie dla różnych scenariuszy aplikacyjnych.
Klienci OCI mogą teraz łatwo wykorzystać te potężne modele, nie martwiąc się o zawiłości związane z zarządzaniem infrastrukturą. Dostęp do tych modeli można uzyskać za pośrednictwem interfejsu czatu, API lub dedykowanych punktów końcowych, co upraszcza proces rozwoju i wdrażania aplikacji AI.
Wprowadzenie modeli Llama 4 wyznacza nową erę dla usługi OCI Generative AI. Oferując te zaawansowane modele, OCI pomaga klientom uwolnić pełny potencjał sztucznej inteligencji i napędzać innowacje w różnych branżach.