Meta Llama 4: Глубокий Анализ

Что такое Meta Llama 4?

Meta Llama 4 представляет собой значительный шаг вперед в технологии LLM, обладая многомодальными возможностями, которые позволяют ей обрабатывать и интерпретировать текст, изображения и видеоданные. Эта модель четвертого поколения преодолевает языковые барьеры, поддерживая множество языков со всего мира.

Ключевой инновацией в моделях Llama 4 является принятие архитектуры mixture-of-experts, первой для семейства Llama. Эта архитектура динамически активирует только подмножество общих параметров для каждого входного токена, достигая гармоничного баланса между мощностью и эффективностью.

Хотя лицензия сообщества Llama 4 официально не признана лицензией, одобренной Open Source Initiative, Meta характеризует свои модели Llama 4 как open source. Лицензия предоставляет бесплатные права на использование и изменение моделей Llama 4, с некоторыми ограничениями. По состоянию на апрель 2025 года лимит был установлен на уровне 700 миллионов ежемесячных пользователей, после чего требуется коммерческая лицензия.

Линейка Llama 4 включает в себя три основные версии: Scout, Maverick и Behemoth. Scout и Maverick были запущены одновременно, а Behemoth остается в стадии разработки. Эти модели существенно различаются по своим спецификациям:

• Llama 4 Scout: Имеет 17 миллиардов активных параметров, 16 экспертов, 109 миллиардов общих параметров, окно контекста в 10 миллионов токенов и срез знаний от августа 2024 года.
• Llama 4 Maverick: Также имеет 17 миллиардов активных параметров, но может похвастаться 128 экспертами, 400 миллиардами общих параметров, окном контекста в 1 миллион токенов и тем же срезом знаний, что и Scout.
• Llama 4 Behemoth: Самая мощная из трех, с 288 миллиардами активных параметров, 16 экспертами, 2 триллионами общих параметров и неуказанным окном контекста и срезом знаний.

Возможности Meta Llama 4

Модели Meta Llama 4 открывают широкий спектр приложений, в том числе:

• Нативная многомодальность: Возможность одновременно понимать текст, изображения и видео. Это позволяет модели извлекать контекст и значение из различных источников информации.
• Суммирование контента: Модели Llama 4 могут эффективно сжимать информацию из различных типов контента, что является важным аспектом многомодального понимания. Например, модель может анализировать видео, извлекать ключевые сцены и генерировать краткое изложение контента.
• Обработка длинного контекста: Llama 4 Scout специально разработан для обработки значительных объемов информации, чему способствует его расширенное окно контекста в 10 миллионов токенов. Эта возможность неоценима для таких задач, как анализ обширных научных работ или обработка длинных документов.
• Многоязычная модальность: Все модели Llama 4 демонстрируют многоязычную компетентность, поддерживая широкий спектр языков для обработки текста: арабский, английский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, испанский, тагальский, тайский и вьетнамский. Однако понимание изображений в настоящее время ограничено английским языком.
• Генерация текста: Модели Llama 4 превосходно генерируют связный и контекстуально релевантный текст, включая творческие письменные начинания. Модель может адаптироваться к различным стилям письма и генерировать текст человеческого качества.
• Расширенное рассуждение: Эти модели обладают способностью рассуждать над сложными научными и математическими задачами. Они могут расшифровывать сложную логику и приходить к точным выводам.
• Генерация кода: Llama 4 способна понимать и генерировать код приложения, помогая разработчикам оптимизировать свои рабочие процессы. Модель может генерировать фрагменты кода, полные функции и даже разрабатывать целые приложения.
• Функциональность базовой модели: Как открытая модель, Llama 4 служит основополагающим элементом для разработки производных моделей. Исследователи и разработчики могут точно настроить Llama 4 для конкретных задач, используя ее существующие возможности для создания специализированных приложений.

Методология обучения Meta Llama 4

Meta использовала набор передовых методов для обучения LLM семейства Llama четвертого поколения, стремясь повысить точность и производительность по сравнению с более ранними версиями. Эти методы включали в себя:

• Данные обучения: Краеугольным камнем любого LLM являются его данные обучения, и Meta признала, что больше данных означает лучшую производительность. С этой целью Llama 4 была обучена на более чем 30 триллионах токенов, что вдвое превышает объем данных, использованных для обучения Llama 3.
• Ранняя многомодальность Fusion: Серия Llama 4 приняла подход “раннего слияния”, который объединяет текст и визуальные токены в унифицированную модель. Этот подход, по мнению Meta, способствует более естественному пониманию между визуальной и текстовой информацией, устраняя необходимость в отдельных кодировщиках и декодерах.
• Оптимизация гиперпараметров: Этот метод включает в себя точную настройку критических гиперпараметров модели, таких как скорость обучения для каждого слоя, для достижения более надежных и последовательных результатов обучения. Благодаря оптимизации этих параметров Meta смогла улучшить общую стабильность и производительность Llama 4.
• Архитектура iRoPE: Чередующиеся слои внимания без архитектуры позиционных встраиваний, или архитектура iRoPE, улучшают обработку длинных последовательностей во время обучения и облегчают окно контекста в 10 миллионов токенов в Llama 4 Scout. Эта архитектура позволяет модели сохранять информацию из отдаленных частей входной последовательности, позволяя ей обрабатывать более длинные и сложные документы.
• Визуальный кодировщик MetaCLIP: Новый визуальный кодировщик Meta преобразует изображения в представления токенов, что приводит к улучшению многомодального понимания. Этот кодировщик позволяет Llama 4 эффективно обрабатывать и интерпретировать визуальную информацию.
• GOAT Safety Training: Meta внедрила Generative Offensive Agent Tester (GOAT) на протяжении всего обучения для выявления уязвимостей LLM и повышения безопасности модели. Этот метод помогает снизить риск создания моделью вредоносного или предвзятого контента.

Эволюция моделей Llama

После новаторского запуска ChatGPT в ноябре 2022 года компании по всей отрасли бросились закрепляться на рынке LLM. Meta была в числе первых, представив свои первые модели Llama в начале 2023 года, хотя и с ограниченным доступом. Начиная с выпуска Llama 2 в середине 2023 года, все последующие модели были доступны под открытыми лицензиями.

• Llama 1: Оригинальная модель Llama, запущенная в феврале 2023 года с ограниченным доступом.
• Llama 2: Выпущенная в июле 2023 года как первая модель Llama с открытой лицензией, Llama 2 предлагала бесплатный доступ и использование. Эта итерация включала версии с 7B, 13B и 70B параметрами, удовлетворяющие различные вычислительные потребности.
• Llama 3: Модели Llama 3 дебютировали в апреле 2024 года, первоначально с версиями с 8B и 70B параметрами.
• Llama 3.1: Запущенная в июле 2024 года Llama 3.1 добавила модель с 405B параметрами, раздвинув границы возможностей LLM.
• Llama 3.2: Эта модель, первая полностью многомодальная LLM от Meta, была выпущена в октябре 2024 года, что ознаменовало важную веху в эволюции семейства Llama.
• Llama 3.3: Meta заявила при выпуске в декабре 2024 года, что вариант Llama 3.3 с 70B обеспечил ту же производительность, что и вариант 3.1 с 405B, при этом требуя меньше вычислительных ресурсов, демонстрируя постоянные усилия по оптимизации.

Сравнение Llama 4 с другими моделями

Ландшафт генеративного ИИ становится все более конкурентным, в нем участвуют такие известные игроки, как GPT-4o от OpenAI, Google Gemini 2.0 и различные проекты с открытым исходным кодом, включая DeepSeek.

Производительность Llama 4 можно оценить с помощью нескольких тестов, в том числе:

• MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding): Оценивает возможности рассуждения об изображениях.
• LiveCodeBench: Оценивает навыки кодирования.
• GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Diamond): Измеряет рассуждение и знания.

Более высокие баллы в этих тестах указывают на лучшую производительность.

Эти тесты подчеркивают сильные стороны Llama 4 Maverick в рассуждении об изображениях, кодировании и общих знаниях, позиционируя ее как сильного конкурента на арене LLM.

Доступ к Llama 4

Meta Llama 4 Maverick и Scout легко доступны по различным каналам:

• Llama.com: Скачайте Scout и Maverick непосредственно с веб-сайта llama.com, управляемого Meta, бесплатно.
• Meta.ai: Веб-интерфейс Meta.ai предоставляет доступ к Llama 4 через браузер, позволяя пользователям взаимодействовать с моделью без необходимости какой-либо локальной установки.
• Hugging Face: Llama 4 также доступна по адресу https://huggingface.co/meta-llama, популярной платформе для обмена и обнаружения моделей машинного обучения.
• Meta AI App: Llama 4 поддерживает виртуального помощника Meta AI, доступного через голос или текст на различных платформах. Пользователи могут использовать помощника для выполнения таких задач, как суммирование текста, создание контента и ответы на вопросы.