Amazon Bedrock теперь предлагает новейшие инновации в области искусственного интеллекта от Meta – модели Llama 4 Scout 17B и Llama 4 Maverick 17B – в качестве полностью управляемых бессерверных опций. Эти новые фундаментальные модели (FM) интегрируют собственные многомодальные возможности благодаря передовой технологии раннего слияния, позволяя вам использовать эти функции для точного понимания изображений и расширенной контекстной обработки в ваших приложениях.
Llama 4 использует инновационную архитектуру Mixture of Experts (MoE). Эта конструкция улучшает как логические рассуждения, так и задачи понимания изображений, тщательно управляя затратами и скоростью. По сравнению со своим предшественником, Llama 3, этот архитектурный подход позволяет Llama 4 обеспечивать превосходную производительность при сниженных затратах и предлагает более широкую языковую поддержку для глобальных приложений.
Эти модели, ранее доступные на Amazon SageMaker JumpStart, теперь доступны через Amazon Bedrock, что упрощает построение и масштабирование генеративных приложений AI с безопасностью и конфиденциальностью корпоративного уровня.
Углубленное изучение Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 17B выделяется как собственная многомодальная модель, которая включает 128 экспертных модулей и в общей сложности 400 миллиардов параметров. Его сила заключается в его умении понимать как изображения, так и текст, что делает его исключительно подходящим для универсальных помощников и чат-приложений. Благодаря поддержке контекстного окна в 1 миллион токенов эта модель обеспечивает гибкость, необходимую для эффективного управления длинными документами и сложными входными данными. Эта модель особенно хорошо подходит для сценариев, где необходимо глубокое понимание контекста и способность обрабатывать большие объемы информации. Например, в юридической сфере Maverick 17B можно использовать для анализа сложных юридических документов и выявления ключевых прецедентов. В финансовой сфере его можно использовать для анализа рыночных тенденций и прогнозирования будущих изменений. В сфере здравоохранения он может помочь в интерпретации медицинских изображений и извлечении важной информации из электронных медицинских карт. Возможность обрабатывать контекстное окно в 1 миллион токенов означает, что модель может учитывать гораздо более широкий контекст, что приводит к более точным и релевантным ответам. Кроме того, наличие 128 экспертных модулей позволяет модели специализироваться в различных областях знаний, что делает ее еще более универсальной.
Изучение Llama 4 Scout 17B
В отличие от Maverick, Llama 4 Scout 17B – это многоцелевая многомодальная модель. Она имеет 16 экспертных модулей, 17 миллиардов активных параметров и в общей сложности 109 миллиардов параметров. Его производительность превосходит все предыдущие модели Llama. В настоящее время Amazon Bedrock поддерживает контекстное окно в 3,5 миллиона токенов для модели Llama 4 Scout, с планами на будущее расширение. Scout 17B оптимизирован для задач, требующих баланса между скоростью и точностью. Он идеально подходит для приложений, где важна быстрая обработка и ответы, таких как чат-боты для обслуживания клиентов или виртуальные помощники. Меньшее количество параметров по сравнению с Maverick 17B означает, что он требует меньше вычислительных ресурсов, что делает его более экономичным в развертывании и использовании. Тем не менее, он по-прежнему обеспечивает превосходную производительность благодаря своей усовершенствованной архитектуре и возможности обрабатывать контекстные окна большого размера. Кроме того, универсальность Scout 17B делает его подходящим для широкого спектра задач, включая генерацию текста, перевод языков и ответы на вопросы. Он может быть адаптирован для различных отраслей и случаев использования, что делает его ценным инструментом для разработчиков и предприятий. Поддержка контекстного окна в 3,5 миллиона токенов позволяет модели учитывать более широкий контекст, чем большинство других моделей, что приводит к более точным и релевантным ответам.
Практическое применение моделей Llama 4
Расширенные возможности моделей Llama 4 могут быть адаптированы для широкого спектра приложений в различных отраслях. Вот несколько наиболее заметных вариантов использования:
- Корпоративные приложения: Вы можете разрабатывать интеллектуальных агентов, способных рассуждать с использованием различных инструментов и рабочих процессов, обрабатывать многомодальные входные данные и предоставлять высококачественные ответы для коммерческих приложений. Это включает в себя автоматизацию задач, поддержку принятия решений и улучшение взаимодействия с клиентами. Например, можно создать виртуального помощника, который может понимать запросы клиентов, извлекать информацию из различных источников и предоставлять релевантные ответы. Кроме того, можно разработать интеллектуальную систему управления документами, которая может классифицировать, извлекать и обобщать информацию из большого количества документов. Возможности многомодального ввода позволяют агентам обрабатывать как текст, так и изображения, что делает их более универсальными и способными решать широкий спектр задач.
- Многоязычные помощники: Создавайте чат-приложения, которые не только понимают изображения, но и предоставляют высококачественные ответы на нескольких языках, обслуживая глобальную аудиторию. Это позволяет предприятиям расширить свой охват и обслуживать клиентов на их родном языке. Многоязычные помощники могут также использоваться для перевода языков в режиме реального времени, что облегчает общение между людьми, говорящими на разных языках. Возможность понимать изображения позволяет помощникам обрабатывать визуальные запросы, такие как идентификация объектов на фотографии или предоставление информации об изображении. Это открывает новые возможности для взаимодействия и делает помощников более полезными и интуитивно понятными.
- Интеллектуальный анализ кода и документов: Разрабатывайте приложения, способные понимать код, извлекать структурированные данные из документов и проводить углубленный анализ больших объемов текста и кода. Это может быть использовано для автоматизации задач кодирования, выявления ошибок в коде и улучшения качества документации. Например, можно создать инструмент, который может автоматически генерировать документацию для кода, или инструмент, который может выявлять потенциальные уязвимости в коде. Возможность извлекать структурированные данные из документов позволяет автоматизировать задачи, требующие ручной обработки документов, такие как ввод данных и анализ документов. Кроме того, углубленный анализ текста и кода может помочь в выявлении тенденций, закономерностей и аномалий, которые могут быть полезны для различных целей.
- Поддержка клиентов: Улучшите системы поддержки с помощью возможностей анализа изображений, что позволит более эффективно решать проблемы, когда клиенты делятся снимками экрана или фотографиями. Это может быть использовано для идентификации проблем, предоставления инструкций по устранению неполадок и улучшения удовлетворенности клиентов. Например, если у клиента возникла проблема с продуктом, он может отправить фотографию продукта, и система поддержки сможет автоматически определить проблему и предоставить соответствующие решения. Возможность анализа изображений также может быть использована для выявления мошеннических действий, таких как подделка документов или кража личных данных.
- Создание контента: Создавайте креативный контент на нескольких языках, с возможностью понимать визуальные входные данные и реагировать на них. Это может быть использовано для автоматизации задач создания контента, улучшения качества контента и расширения охвата контента. Например, можно создать инструмент, который может автоматически генерировать описания продуктов на основе изображений продуктов, или инструмент, который может создавать персонализированные рекламные объявления на основе предпочтений пользователей. Возможность понимать визуальные входные данные позволяет создавать контент, который является более релевантным и привлекательным для пользователей.
- Исследования: Создавайте исследовательские приложения, которые могут интегрировать и анализировать многомодальные данные, предлагая понимание как из текста, так и из изображений. Это может быть использовано для проведения исследований в различных областях, таких как медицина, наука и социология. Например, можно создать приложение, которое может анализировать медицинские изображения и текстовые отчеты для выявления закономерностей и тенденций, которые могут быть полезны для диагностики и лечения заболеваний. Возможность интегрировать и анализировать многомодальные данные позволяет проводить исследования, которые являются более всесторонними и точными.
Начало работы с Llama 4 в Amazon Bedrock
Чтобы начать использовать эти новые бессерверные модели в Amazon Bedrock, вы должны сначала запросить доступ. Это можно сделать через консоль Amazon Bedrock, выбрав Model access в панели навигации и включив доступ для моделей Llama 4 Maverick 17B и Llama 4 Scout 17B.
Интеграция моделей Llama 4 в ваши приложения упрощается с помощью Amazon Bedrock Converse API, который предоставляет унифицированный интерфейс для взаимодействий с разговорным ИИ. Этот API позволяет разработчикам легко создавать и развертывать чат-боты, виртуальных помощников и другие приложения с разговорным ИИ. Он предоставляет ряд функций, таких как управление диалогами, понимание естественного языка и генерация естественного языка. Кроме того, Amazon Bedrock Converse API интегрируется с другими сервисами AWS, такими как Amazon Lex и Amazon Polly, что позволяет разработчикам создавать еще более сложные и мощные приложения с разговорным ИИ. Простота использования и гибкость Amazon Bedrock Converse API делают его ценным инструментом для разработчиков, которые хотят создавать инновационные приложения с разговорным ИИ.
Пример многомодального диалога с Llama 4 Maverick
Вот пример того, как использовать Amazon SDK для Python (Boto3), чтобы участвовать в многомодальном диалоге с моделью Llama 4 Maverick: Этот пример демонстрирует, как можно использовать Llama 4 Maverick для анализа изображений и предоставления ответов на основе содержимого изображения. В примере показано, как можно загрузить изображение, отправить его в модель Llama 4 Maverick и получить ответ. Ответ содержит описание изображения и любые соответствующие детали, которые были извлечены из изображения. Этот пример иллюстрирует мощность и гибкость Llama 4 Maverick и то, как его можно использовать для различных задач анализа изображений. Кроме того, пример демонстрирует простоту использования Amazon SDK для Python (Boto3) для взаимодействия с Amazon Bedrock и моделями Llama 4. Разработчики могут использовать этот пример в качестве отправной точки для создания своих собственных многомодальных приложений, которые могут анализировать изображения и предоставлять ценные ответы. Возможность анализировать изображения и предоставлять соответствующие ответы открывает новые возможности для взаимодействия и делает приложения более полезными и интуитивно понятными.