O Amazon Bedrock agora oferece as mais recentes inovações de inteligência artificial da Meta, os modelos Llama 4 Scout 17B e Llama 4 Maverick 17B, como opções totalmente gerenciadas e sem servidor. Esses novos modelos de fundação (FMs) integram capacidades multimodais nativas por meio de tecnologia avançada de fusão inicial, capacitando você a aproveitar esses recursos para uma compreensão precisa de imagens e processamento contextual aprimorado em suas aplicações.
O Llama 4 utiliza uma arquitetura inovadora de Mixture of Experts (MoE). Este design aprimora as tarefas de raciocínio e compreensão de imagens, ao mesmo tempo em que gerencia cuidadosamente os custos e a velocidade. Comparado ao seu predecessor, o Llama 3, esta abordagem arquitetônica permite que o Llama 4 ofereça desempenho superior a um custo reduzido e oferece suporte a idiomas mais amplo para aplicações globais.
Anteriormente disponíveis no Amazon SageMaker JumpStart, esses modelos agora podem ser acessados por meio do Amazon Bedrock, simplificando a construção e o dimensionamento de aplicações de IA generativa com segurança e privacidade de nível empresarial.
Explorando o Llama 4 Maverick 17B
O Llama 4 Maverick 17B se destaca como um modelo multimodal nativo que inclui 128 módulos especializados e um total de 400 bilhões de parâmetros. Sua força reside em sua proficiência em entender imagens e texto, tornando-o excepcionalmente adequado para aplicações versáteis de assistente e bate-papo. Com suporte para uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, este modelo oferece a flexibilidade necessária para gerenciar documentos longos e entradas complexas de forma eficaz. A capacidade de processar uma janela de contexto tão grande permite que o modelo mantenha a coerência e a relevância ao longo de conversas extensas ou ao analisar documentos detalhados. Essa funcionalidade é particularmente útil em cenários onde a compreensão do contexto é fundamental para fornecer respostas precisas e informativas.
Além disso, o Llama 4 Maverick 17B se beneficia de sua arquitetura de Mixture of Experts (MoE). Essa arquitetura permite que o modelo ative seletivamente diferentes partes de sua rede neural com base na entrada específica, resultando em maior eficiência e desempenho aprimorado. Ao rotear cada entrada para os módulos especializados mais relevantes, o modelo pode se concentrar nos aspectos mais importantes dos dados, levando a previsões mais precisas e respostas mais perspicazes. A combinação de uma grande janela de contexto com a arquitetura MoE torna o Llama 4 Maverick 17B uma ferramenta poderosa para lidar com tarefas complexas de linguagem natural e visão computacional.
A capacidade do Llama 4 Maverick 17B de entender e gerar texto em vários idiomas o torna uma escolha ideal para aplicações globais. Ele pode ser usado para criar assistentes virtuais multilíngues, sistemas de tradução de idiomas e ferramentas de localização de conteúdo. Sua proficiência em vários idiomas permite que ele atenda a um público amplo e forneça suporte personalizado para usuários de diferentes origens linguísticas. Além disso, o modelo pode ser adaptado para entender nuances culturais e gírias regionais, tornando-o uma ferramenta valiosa para empresas que operam em mercados internacionais.
O modelo também se destaca na geração de conteúdo criativo, como poemas, roteiros, peças musicais, e-mail, cartas, etc. Ele pode ser usado para criar conteúdo de marketing envolvente, postagens de mídia social e outros materiais promocionais. Sua capacidade de entender e imitar diferentes estilos de escrita permite que ele gere conteúdo que seja consistente com a voz e o tom de uma marca específica. Além disso, o modelo pode ser usado para personalizar o conteúdo para diferentes públicos, garantindo que ele seja relevante e envolvente para cada indivíduo.
Explorando o Llama 4 Scout 17B
Em contraste, o Llama 4 Scout 17B é um modelo multimodal de propósito geral. Ele apresenta 16 módulos especializados, 17 bilhões de parâmetros ativos e um total de 109 bilhões de parâmetros. Seu desempenho supera todos os modelos Llama anteriores. Atualmente, o Amazon Bedrock suporta uma janela de contexto de 3,5 milhões de tokens para o modelo Llama 4 Scout, com planos para expansão futura. Essa janela de contexto estendida permite que o modelo processe grandes quantidades de informações e mantenha a coerência ao longo de interações complexas. É particularmente útil para tarefas como resumo de documentos, resposta a perguntas e geração de conteúdo.
A arquitetura do Llama 4 Scout 17B foi projetada para atingir um equilíbrio entre desempenho, eficiência e custo. Ele usa uma combinação de técnicas, incluindo atenção esparsa e quantização, para reduzir os requisitos computacionais e de memória. Isso o torna adequado para implantação em uma ampla gama de hardware, incluindo dispositivos de borda e ambientes de nuvem. Além disso, o modelo é otimizado para inferência, garantindo que ele possa fornecer respostas rápidas e precisas em tempo real.
A versatilidade do Llama 4 Scout 17B o torna uma escolha ideal para uma ampla gama de aplicações. Ele pode ser usado para criar chatbots inteligentes, assistentes virtuais e outras interfaces conversacionais. Sua capacidade de entender e gerar texto, imagens e áudio permite que ele forneça experiências multimodais ricas e envolventes. Além disso, o modelo pode ser adaptado para tarefas específicas, como análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas e classificação de texto.
A capacidade do Llama 4 Scout 17B de aprender com dados é outra vantagem importante. Ele pode ser ajustado para tarefas ou domínios específicos usando um conjunto de dados rotulado. Isso permite que ele melhore seu desempenho e precisão ao longo do tempo. Além disso, o modelo pode ser usado para aprendizado por transferência, onde o conhecimento adquirido em uma tarefa é aplicado a outra tarefa relacionada. Isso pode economizar tempo e recursos, pois o modelo não precisa ser treinado do zero para cada nova tarefa.
O modelo também oferece um alto grau de personalização. Ele pode ser adaptado para atender aos requisitos específicos de uma aplicação. Por exemplo, o tamanho do modelo, a taxa de aprendizado e outros hiperparâmetros podem ser ajustados para otimizar o desempenho. Além disso, o modelo pode ser integrado a outros sistemas e tecnologias, como bancos de dados, APIs e plataformas de nuvem.
Aplicações Práticas dos Modelos Llama 4
As capacidades avançadas dos modelos Llama 4 podem ser adaptadas para uma ampla gama de aplicações em vários setores. Aqui estão alguns casos de uso proeminentes:
- Aplicações Empresariais: Você pode desenvolver agentes inteligentes capazes de raciocinar em diferentes ferramentas e fluxos de trabalho, lidar com entradas multimodais e fornecer respostas de alta qualidade para aplicações comerciais. Esses agentes podem ser usados para automatizar tarefas, melhorar a tomada de decisões e fornecer suporte personalizado aos clientes. Por exemplo, um agente inteligente pode ser usado para processar solicitações de atendimento ao cliente, agendar reuniões e gerar relatórios. Sua capacidade de entender e responder a entradas multimodais permite que eles lidem com uma ampla gama de tarefas, incluindo consultas baseadas em texto, análise de imagens e reconhecimento de voz.
- Assistentes Multilíngues: Crie aplicações de bate-papo que não apenas entendam imagens, mas também forneçam respostas de alta qualidade em vários idiomas, atendendo a um público global. Esses assistentes podem ser usados para fornecer suporte ao cliente, traduzir idiomas e gerar conteúdo em vários idiomas. Sua capacidade de entender e gerar texto em vários idiomas os torna uma ferramenta valiosa para empresas que operam em mercados internacionais. Além disso, eles podem ser personalizados para entender nuances culturais e gírias regionais, garantindo que forneçam respostas precisas e culturalmente apropriadas.
- Inteligência de Código e Documento: Desenvolva aplicações capazes de entender o código, extrair dados estruturados de documentos e conduzir análises aprofundadas de grandes volumes de texto e código. Essas aplicações podem ser usadas para automatizar tarefas, melhorar a produtividade e obter insights de grandes conjuntos de dados. Por exemplo, uma aplicação de inteligência de código pode ser usada para detectar bugs, gerar documentação e refatorar código. Uma aplicação de inteligência de documento pode ser usada para extrair informações de contratos, faturas e outros documentos. Sua capacidade de entender código e texto os torna uma ferramenta valiosa para desenvolvedores, analistas e outros profissionais que trabalham com grandes quantidades de dados.
- Suporte ao Cliente: Aprimore os sistemas de suporte com recursos de análise de imagem, permitindo uma resolução de problemas mais eficaz quando os clientes compartilham capturas de tela ou fotos. Isso permite que os agentes de suporte ao cliente entendam melhor os problemas dos clientes e forneçam soluções mais eficazes. Por exemplo, um agente de suporte ao cliente pode usar a análise de imagem para identificar um produto defeituoso ou diagnosticar um problema técnico. Sua capacidade de entender imagens os torna uma ferramenta valiosa para empresas que oferecem suporte ao cliente técnico.
- Criação de Conteúdo: Gere conteúdo criativo em vários idiomas, com a capacidade de entender e responder a entradas visuais. Isso permite que as empresas criem conteúdo de marketing envolvente, postagens de mídia social e outros materiais promocionais. Por exemplo, um modelo Llama 4 pode ser usado para gerar legendas para imagens, criar descrições de produtos e escrever postagens de blog. Sua capacidade de entender e gerar texto e imagens os torna uma ferramenta valiosa para profissionais de marketing, criadores de conteúdo e outros profissionais de comunicação.
- Pesquisa: Construa aplicações de pesquisa que podem integrar e analisar dados multimodais, oferecendo insights de texto e imagens. Isso permite que os pesquisadores descubram novos insights e desenvolvam novas tecnologias. Por exemplo, um modelo Llama 4 pode ser usado para analisar imagens médicas, identificar padrões em dados científicos e gerar hipóteses. Sua capacidade de entender e analisar dados multimodais os torna uma ferramenta valiosa para pesquisadores em uma ampla gama de campos.
Começando com o Llama 4 no Amazon Bedrock
Para começar a usar esses novos modelos sem servidor no Amazon Bedrock, você deve primeiro solicitar acesso. Isso pode ser feito através do console do Amazon Bedrock, selecionando Acesso ao modelo no painel de navegação e habilitando o acesso para os modelos Llama 4 Maverick 17B e Llama 4 Scout 17B. O processo de solicitação de acesso é simples e direto e geralmente leva apenas alguns minutos para ser concluído. Depois de ter acesso aos modelos, você pode começar a usá-los em suas aplicações.
A integração dos modelos Llama 4 em suas aplicações é simplificada com a API Amazon Bedrock Converse, que fornece uma interface unificada para interações de IA conversacional. Esta API permite que você crie aplicações de bate-papo, assistentes virtuais e outras interfaces conversacionais com facilidade. Ele fornece uma abstração de alto nível dos modelos subjacentes, permitindo que você se concentre na criação de sua aplicação em vez de se preocupar com os detalhes de implementação. Além disso, a API Converse oferece uma gama de recursos, como gerenciamento de contexto, geração de resposta e detecção de intenção, para ajudá-lo a criar experiências conversacionais ricas e envolventes.
Além da API Converse, o Amazon Bedrock também fornece uma gama de outras ferramentas e serviços para ajudá-lo a construir e implantar aplicações de IA generativa. Isso inclui o Amazon SageMaker, que fornece uma plataforma para construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina, e o Amazon Lambda, que fornece uma plataforma de computação sem servidor para executar código sem provisionar ou gerenciar servidores. Combinados, esses serviços fornecem um conjunto abrangente de ferramentas para construir e implantar aplicações de IA generativa em escala.
Exemplo de Diálogo Multimodal com Llama 4 Maverick
Aqui está um exemplo de como usar o Amazon SDK para Python (Boto3) para participar de um diálogo multimodal com o modelo Llama 4 Maverick: