அறிமுகம்
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI சேவையானது Meta Llama 4 மாடல் வரிசையின் வரவால் உற்சாகமடைந்துள்ளது, இதில் Scout மற்றும் Maverick ஆகியவை அடங்கும். இந்த மாதிரிகள் தனித்துவமான Mixture of Experts (MoE) கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது செயலாக்க திறன் மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது. அவை மல்டிமாடல் புரிதல், பல மொழி பணிகள், குறியீடு உருவாக்கம் மற்றும் கருவி அழைப்பு போன்ற பல பகுதிகளில் சிறந்த செயல்திறனை வழங்கும் வகையில் சிறப்பாக மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளன, மேலும் அவை மேம்பட்ட ஏஜென்ட் அமைப்புகளை இயக்க முடியும்.
தற்போது, இந்த மாதிரிகள் பின்வரும் பிராந்தியங்களில் பொது கிடைக்கும் (GA) பதிப்பில் கிடைக்கின்றன:
- தேவைக்கேற்ப: ORD (Chicago)
- பிரத்யேக AI கிளஸ்டர்: ORD (Chicago), GRU (Guarulhos), LHR (London), KIK (Kikuyu)
Llama 4 தொடரின் முக்கிய சிறப்பம்சங்கள்
மல்டிமாடல் திறன்: தரவு வகை எல்லைகளை உடைத்தல்
Llama 4 Scout மற்றும் Maverick ஆகியவை வெறும் மொழி மாதிரிகள் மட்டுமல்ல, அவை உண்மையான மல்டிமாடல் மாஸ்டர்கள். அவை உரை மற்றும் படங்கள் உட்பட பல்வேறு வகையான தரவை சொந்தமாக செயலாக்க மற்றும் ஒருங்கிணைக்க முடியும், இதன் மூலம் AI பயன்பாடுகளுக்கு மேலும் வளத்தையும் விரிவானதையும் தருகின்றன. ஒரு AI அமைப்பு ஒரு உரை விளக்கத்தையும் அதனுடன் தொடர்புடைய படத்தையும் ஒரே நேரத்தில் புரிந்து கொள்ள முடியும் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள், இதன் மூலம் சூழலை நன்றாகப் புரிந்து கொண்டு சிறந்த முடிவுகளை எடுக்க முடியும். இந்த மல்டிமாடல் திறன் பட தலைப்பு உருவாக்கம், காட்சி கேள்வி பதில் போன்ற பணிகளுக்கு புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்கிறது.
பல மொழி ஆதரவு: எல்லையில்லா தொடர்பு
Llama 4 தொடரின் மற்றொரு சிறப்பம்சம் அதன் வலுவான பல மொழி ஆதரவு திறன் ஆகும். இந்த மாதிரிகள் 200 மொழிகளைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் 12 முக்கிய மொழிகளுக்கு (அரபு, ஆங்கிலம், பிரஞ்சு, ஜெர்மன், இந்தி, இந்தோனேசியன், இத்தாலியன், போர்த்துகீசியம் , ஸ்பானிஷ், தகலாகு, தாய் மற்றும் வியட்நாம்) நன்றாக ட்யூன் செய்யப்பட்டுள்ளன. இதன் பொருள் அவை பல மொழிகளில் உரையைப் புரிந்து கொள்ளவும் உருவாக்கவும் முடியும், இதனால் உலகளாவிய பயன்பாடுகளுக்கு கதவுகள் திறக்கப்படுகின்றன. பட புரிதல் செயல்பாடு தற்போது ஆங்கிலத்தை மட்டுமே ஆதரிக்கிறது என்பது குறிப்பிடத்தக்கது.
திறமையான வளர்ச்சி: சிறிய GPU பயன்பாடு
டெவலப்பர்களைப் பொறுத்தவரை, Llama 4 Scout அதிக அணுகலை பெறும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது சிறிய GPU பயன்பாட்டில் திறமையாக இயங்க முடியும், இது மட்டுப்படுத்தப்பட்ட ஆதாரங்களைக் கொண்ட சூழல்களுக்கு சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது. சக்திவாய்ந்த வன்பொருள் சாதனங்கள் இல்லாவிட்டாலும், டெவலப்பர்கள் Llama 4 Scout இன் சக்திவாய்ந்த செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி AI பயன்பாடுகளின் மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை துரிதப்படுத்த முடியும் என்று இது அர்த்தப்படுத்துகிறது.
திறந்த மூல மாதிரி: சமூகத்திற்கு அதிகாரம் அளித்தல்
Meta ஒரு திறந்த அணுகுமுறையைத் தேர்ந்தெடுத்து, இரண்டு மாதிரிகளையும் Llama 4 சமூக உரிம உடன்படிக்கையுடன் வெளியிட்டது. இதன் பொருள், டெவலப்பர்கள் குறிப்பிட்ட உரிம விதிமுறைகளுக்குக் கட்டுப்பட்டு அவற்றை நன்றாக ட்யூன் செய்யவும் வரிசைப்படுத்தவும் சுதந்திரமாக உள்ளனர். இந்த திறந்த மாதிரி AI சமூகத்தில் புதுமை மற்றும் ஒத்துழைப்பை ஊக்குவிக்கும், மேலும் அதிகமான மக்கள் AI தொழில்நுட்பத்தின் மேம்பாடு மற்றும் பயன்பாட்டில் பங்கேற்க உதவுகிறது.
அறிவு காலக்கெடு
Llama 4 மாதிரியின் அறிவு காலக்கெடு 2024 ஆகஸ்ட் வரை என்பதை கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். இதன் பொருள் இந்த தேதிக்குப் பிறகு நடந்த நிகழ்வுகள் அல்லது தகவல்களின் சமீபத்திய தகவலை அவை வழங்க முடியாது.
முக்கிய குறிப்பு: Llama ஏற்றுக்கொள்ளத்தக்க பயன்பாட்டுக் கொள்கை ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில்(EU) அதன் பயன்பாட்டைக் கட்டுப்படுத்துகிறது.
Llama 4 Scout: இலகுரக சாம்பியன்
கட்டமைப்பு: புத்திசாலித்தனமான அளவுரு வடிவமைப்பு
Llama 4 Scout மொத்தமாக சுமார் 109 பில்லியன் அளவுருக்களில், 17 பில்லியன் அளவுருக்களை மட்டுமே செயல்படுத்தும் ஒரு புத்திசாலித்தனமான கட்டமைப்பு வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த வடிவமைப்பு 16 நிபுணர்களின் கலவையைப் பயன்படுத்துகிறது, இதன் மூலம் செயல்திறனுக்கும் செயல்திறனுக்கும் இடையே ஒரு நல்ல சமநிலையை அடைகிறது. அளவுருக்களின் ஒரு பகுதியை மட்டுமே செயல்படுத்துவதன் மூலம், Scout கணக்கீட்டு தேவைகளை கணிசமாகக் குறைக்கிறது, இதனால் இது மட்டுப்படுத்தப்பட்ட ஆதாரங்களைக் கொண்ட சூழல்களில் இயங்க முடியும்.
சூழல் சாளரம்: நீண்ட உரையை கையாளும் திறன்
Llama 4 Scout 10 மில்லியன் டோக்கன்கள் வரை சூழல் நீளத்தை ஆதரிக்கிறது (பல GPU க்கள் தேவை). இருப்பினும், பொது கிடைக்கும் (GA) நேரத்தில், OCI Generative AI சேவை 192k டோக்கன்களின் சூழல் நீளத்தை ஆதரிக்கும். 192k சூழல் சாளரம் கூட புத்தகத்தின் அத்தியாயங்கள் அல்லது விரிவான அறிக்கைகள் போன்ற நீண்ட உரையை கையாள போதுமானது.
நிலைநிறுத்தல்: சிறியது மற்றும் சக்தி வாய்ந்தது
Llama 4 Scout இன் வடிவமைப்பு இலக்குகளில் ஒன்று சிறிய GPU பயன்பாட்டில் திறமையாக இயங்குவதாகும். இது விளிம்பு சாதனங்கள் மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட ஆதாரங்களைக் கொண்ட கிளவுட் சூழல்கள் உட்பட பல்வேறு வரிசைப்படுத்த சூழல்களுக்கு சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.
செயல்திறன்: போட்டியாளர்களை மிஞ்சியது
Llama 4 Scout பல தரப்படுத்தல் சோதனைகளில் சிறப்பாக செயல்பட்டு, Google இன் Gemma 3 மற்றும் Mistral 3.1 போன்ற மாதிரிகளை விஞ்சியுள்ளது. Scout இன் செயல்திறன் திறனை இது நிரூபிக்கிறது, இது பல்வேறு AI பணிகளுக்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது.
Llama 4 Maverick: எடை குறைந்த வீரர்
கட்டமைப்பு: பெரிய அளவு, வலுவான சக்தி
Scout உடன் ஒப்பிடும்போது, Llama 4 Maverick ஒரு பெரிய கட்டடக்கலை அளவைப் பயன்படுத்துகிறது. இது 17 பில்லியன் அளவுருக்களை இயக்குகிறது, ஆனால் இது சுமார் 400 பில்லியன் அளவுருக்களின் பெரிய கட்டமைப்பில் இயக்கப்படுகிறது, மேலும் 128 நிபுணர்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த பெரிய அளவு Maverick க்கு அதிக திறனை அளிக்கிறது, இது மிகவும் சிக்கலான AI பணிகளில் சிறப்பான செயல்திறனை வெளிப்படுத்துகிறது.
சூழல் சாளரம்: சூப்பர் லாங்க் மெமரி
Llama 4 Maverick 1 மில்லியன் டோக்கன்கள் வரை சூழல் நீளத்தை ஆதரிக்கிறது. பொது கிடைக்கும் (GA) நேரத்தில், OCI வரிசைப்படுத்தல் 512k டோக்கன்களின் சூழல் நீளத்தை ஆதரிக்கும். இவ்வளவு நீண்ட சூழல் சாளரம் Maverick க்கு முழு புத்தகங்கள் அல்லது பல ஆவணங்களின் தொகுப்பு போன்ற மிகவும் சிக்கலான உரையை கையாள உதவுகிறது.
நிலைநிறுத்தல்: அதிக இடம் தேவை
அதன் பெரிய அளவு காரணமாக, Llama 4 Maverick க்கு Scout ஐ விட அதிக வரிசைப்படுத்தல் இடம் தேவைப்படுகிறது. GA நேரத்தில், OCI இல் Maverick வரிசைப்படுத்தலுக்கு Scout ஐ விட சுமார் இரண்டு மடங்கு இடம் தேவைப்படும்.
செயல்திறன்: சிறந்த மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடத்தக்கது
குறியீடு உருவாக்கம் மற்றும் ஊகிக்கும் பணிகளில், Llama 4 Maverick இன் செயல்திறன் OpenAI இன் GPT-4o மற்றும் DeepSeek-V3 போன்ற சிறந்த மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடத்தக்கது. Maverick இன் AI துறையில் முன்னணி இடத்தை இது நிரூபிக்கிறது.
மொத்தத்தில், Llama 4 தொடர் AI மாதிரி மேம்பாட்டில் ஒரு பெரிய முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது. அவை செயல்திறன், பன்முகத்தன்மை மற்றும் அணுகல் ஆகியவற்றில் கணிசமான முன்னேற்றங்களைச் செய்துள்ளன, மேலும் பல்வேறு பயன்பாட்டு காட்சிகளுக்கு வலுவான ஆதரவை வழங்குகின்றன.
OCI வாடிக்கையாளர்கள் இப்போது உள்கட்டமைப்பு மேலாண்மையின் சிக்கல்களைப் பற்றி கவலைப்படாமல் இந்த சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளை எளிதாகப் பயன்படுத்த முடியும். அவர்கள் இந்த மாதிரிகளை சாட் இடைமுகம், API அல்லது பிரத்யேக எண்ட்பாயிண்ட் மூலம் அணுக முடியும், இது AI பயன்பாடுகளின் மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது.
Llama 4 மாதிரிகளின் வெளியீடு OCI Generative AI சேவையில் ஒரு புதிய சகாப்தத்தைக் குறிக்கிறது. இந்த மேம்பட்ட மாதிரிகளை வழங்குவதன் மூலம், OCI வாடிக்கையாளர்கள் AI இன் முழு திறனையும் வெளிப்படுத்தவும் பல்வேறு தொழில்களில் புதுமைகளை ஊக்குவிக்கவும் உதவுகிறது.