Facebook, Instagram, మరియు WhatsApp వెనుక ఉన్న టెక్నాలజీ దిగ్గజం Meta Platforms, తన Llama 4 సిరీస్‌ను పరిచయం చేయడంతో కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో తన స్థానాన్ని గణనీయంగా ముందుకు తీసుకెళ్లింది. ఈ ప్రయోగం కంపెనీ యొక్క ప్రభావవంతమైన Llama కుటుంబ ఓపెన్ మోడళ్ల తదుపరి పునరావృత్తిని సూచిస్తుంది, AI అభివృద్ధిలో ముందంజలో పోటీ పడటానికి నిరంతర నిబద్ధతను సూచిస్తుంది మరియు పరిశ్రమలోని పోటీ డైనమిక్స్‌ను పునర్నిర్మించే అవకాశం ఉంది. ఈ విడుదల మూడు విభిన్న మోడళ్ల త్రయాన్ని పరిచయం చేస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి నిర్దిష్ట సామర్థ్యాలు మరియు గణన నిర్మాణాలతో రూపొందించబడింది, సాధారణ చాట్ కార్యాచరణల నుండి సంక్లిష్ట డేటా ప్రాసెసింగ్ పనుల వరకు విభిన్న శ్రేణి అనువర్తనాలను అందించడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
Llama 4 కుటుంబాన్ని పరిచయం చేస్తున్నాము: Scout, Maverick, మరియు Behemoth
Llama 4 తరం యొక్క ప్రారంభ విడుదల మూడు ప్రత్యేకంగా పేరు పెట్టబడిన మోడళ్లను కలిగి ఉంది: Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, మరియు ఇంకా అభివృద్ధిలో ఉన్న Llama 4 Behemoth. ఈ మోడళ్ల పునాది విస్తారమైన లేబుల్ లేని టెక్స్ట్, ఇమేజరీ మరియు వీడియో కంటెంట్‌తో కూడిన విస్తృతమైన శిక్షణా డేటాసెట్‌లపై ఆధారపడి ఉందని Meta సూచించింది. ఈ మల్టీ-మోడల్ శిక్షణా విధానం మోడళ్లకు అధునాతనమైన మరియు ‘విస్తృత దృశ్య అవగాహన’ను అందించడానికి ఉద్దేశించబడింది, వాటి సామర్థ్యాలను పూర్తిగా టెక్స్ట్-ఆధారిత పరస్పర చర్యలకు మించి విస్తరించింది.
Llama 4 యొక్క అభివృద్ధి పథం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న AI రంగంలోని పోటీ ఒత్తిళ్ల ద్వారా ప్రభావితమైనట్లు కనిపిస్తుంది. అంతర్జాతీయ AI ప్రయోగశాలల నుండి, ముఖ్యంగా చైనీస్ ల్యాబ్ DeepSeek ను ఉటంకిస్తూ, ఓపెన్ మోడళ్ల ఆవిర్భావం మరియు గుర్తించదగిన సామర్థ్యం Meta ను దాని స్వంత అభివృద్ధి ప్రయత్నాలను వేగవంతం చేయడానికి ప్రేరేపించిందని నివేదికలు సూచిస్తున్నాయి. అధునాతన AI మోడళ్లను అమలు చేయడం మరియు అమలు చేయడంతో సంబంధం ఉన్న గణన ఖర్చులను విజయవంతంగా తగ్గించిన పద్ధతులపై ప్రత్యేకంగా దృష్టి సారించి, DeepSeek వంటి పోటీదారులు ఉపయోగించిన పద్ధతులను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి Meta గణనీయమైన వనరులను కేటాయించిందని, ప్రత్యేక బృందాలను లేదా ‘వార్ రూమ్‌లను’ ఏర్పాటు చేసిందని అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఈ పోటీ అంతర్లీన ప్రవాహం AI పనితీరు మరియు కార్యాచరణ సామర్థ్యం రెండింటిలోనూ పురోగతిని సాధించడానికి ప్రధాన టెక్ ప్లేయర్‌లు మరియు పరిశోధనా సంస్థల మధ్య తీవ్రమైన పోటీని హైలైట్ చేస్తుంది.
కొత్త Llama 4 లైనప్‌లో యాక్సెసిబిలిటీ మారుతూ ఉంటుంది. Scout మరియు Maverick డెవలపర్ కమ్యూనిటీకి మరియు ప్రజలకు Meta యొక్క స్వంత Llama.com పోర్టల్ మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే AI డెవలప్‌మెంట్ హబ్ అయిన Hugging Face వంటి భాగస్వామి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో సహా స్థాపించబడిన ఛానెల్‌ల ద్వారా బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉంచబడుతున్నాయి. ఈ బహిరంగ లభ్యత దాని Llama మోడళ్ల చుట్టూ విస్తృత పర్యావరణ వ్యవస్థను పెంపొందించే Meta యొక్క వ్యూహాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. అయితే, ప్రస్తుత సిరీస్‌లో అత్యంత శక్తివంతమైన మోడల్‌గా позиционирующийся Behemoth, అభివృద్ధిలో ఉంది మరియు ఇంకా సాధారణ ఉపయోగం కోసం విడుదల కాలేదు. అదే సమయంలో, Meta ఈ కొత్త సామర్థ్యాలను దాని వినియోగదారు-ముఖ ఉత్పత్తులలోకి అనుసంధానిస్తోంది. WhatsApp, Messenger, మరియు Instagram వంటి దాని అప్లికేషన్‌ల సూట్‌లో పనిచేసే దాని యాజమాన్య AI అసిస్టెంట్, Meta AI, Llama 4 యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవడానికి అప్‌గ్రేడ్ చేయబడిందని కంపెనీ ప్రకటించింది. ఈ ఏకీకరణ నలభై దేశాలలో అమలు చేయబడుతోంది, అయినప్పటికీ అధునాతన మల్టీమోడల్ ఫీచర్లు (టెక్స్ట్, ఇమేజ్ మరియు సంభావ్యంగా ఇతర డేటా రకాలను కలపడం) ప్రారంభంలో యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లోని ఇంగ్లీష్-భాషా వినియోగదారులకు పరిమితం చేయబడ్డాయి.
లైసెన్సింగ్ ల్యాండ్‌స్కేప్‌ను నావిగేట్ చేయడం
కొన్ని మోడళ్ల కోసం బహిరంగతపై ప్రాధాన్యత ఉన్నప్పటికీ, Llama 4 యొక్క విస్తరణ మరియు వినియోగం నిర్దిష్ట లైసెన్సింగ్ నిబంధనల ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది, ఇవి నిర్దిష్ట డెవలపర్‌లు మరియు సంస్థలకు అడ్డంకులను కలిగిస్తాయి. యూరోపియన్ యూనియన్‌లో ఆధారపడిన లేదా వారి ప్రాథమిక వ్యాపార స్థలాన్ని కలిగి ఉన్న వినియోగదారులు మరియు కంపెనీలు Llama 4 మోడళ్లను ఉపయోగించడం లేదా పంపిణీ చేయడాన్ని స్పష్టంగా నిషేధించే ఒక గుర్తించదగిన పరిమితి ఉంది. ఈ భౌగోళిక పరిమితి EU యొక్క సమగ్ర AI చట్టం మరియు GDPR వంటి ఇప్పటికే ఉన్న డేటా గోప్యతా నిబంధనల ద్వారా తప్పనిసరి చేయబడిన కఠినమైన పాలనా అవసరాల ప్రత్యక్ష పర్యవసానంగా ఉండవచ్చు. ఈ సంక్లిష్ట నియంత్రణ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను నావిగేట్ చేయడం ఈ ప్రాంతంలో Meta యొక్క విస్తరణ వ్యూహాన్ని రూపొందించడంలో ముఖ్యమైన పరిశీలనగా కనిపిస్తుంది.
ఇంకా, మునుపటి Llama పునరావృత్తుల లైసెన్సింగ్ నిర్మాణాన్ని ప్రతిధ్వనిస్తూ, Meta పెద్ద-స్థాయి సంస్థలపై ఒక షరతును విధిస్తుంది. 700 మిలియన్లకు పైగా నెలవారీ క్రియాశీల వినియోగదారులను కలిగి ఉన్న కంపెనీలు నేరుగా Meta నుండి ప్రత్యేక లైసెన్స్ కోసం అధికారికంగా అభ్యర్థించవలసి ఉంటుంది. కీలకమైన విషయం ఏమిటంటే, ఈ లైసెన్స్‌ను మంజూరు చేయాలా లేదా తిరస్కరించాలా అనే నిర్ణయం పూర్తిగా Meta యొక్క ‘ఏకైక విచక్షణ’ పరిధిలో ఉంటుంది. ఈ నిబంధన Llama పర్యావరణ వ్యవస్థలోని భాగాల ‘ఓపెన్’ స్వభావం ఉన్నప్పటికీ, సంభావ్యంగా పోటీ పడే పెద్ద టెక్నాలజీ సంస్థల ద్వారా దాని అత్యంత అధునాతన మోడళ్లను ఎలా ఉపయోగించుకోవాలో Meta కు సమర్థవంతంగా నియంత్రణను ఇస్తుంది. ఈ లైసెన్సింగ్ సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు అధిక-స్టేక్స్ AI డొమైన్‌లో బహిరంగ ఆవిష్కరణను ప్రోత్సహించడం మరియు వ్యూహాత్మక నియంత్రణను నిలుపుకోవడం మధ్య సంక్లిష్ట పరస్పర చర్యను నొక్కి చెబుతాయి.
ప్రయోగానికి తోడుగా దాని అధికారిక కమ్యూనికేషన్లలో, Meta Llama 4 విడుదలను ఒక కీలకమైన క్షణంగా రూపొందించింది. “ఈ Llama 4 మోడళ్లు Llama పర్యావరణ వ్యవస్థకు కొత్త శకానికి నాంది పలుకుతున్నాయి,” అని కంపెనీ ఒక బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో పేర్కొంది, ఇంకా జోడిస్తూ, “ఇది Llama 4 సేకరణకు ప్రారంభం మాత్రమే.” ఈ ముందుకు చూసే ప్రకటన Llama 4 తరంలో నిరంతర అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ కోసం ఒక రోడ్‌మ్యాప్‌ను సూచిస్తుంది, ఈ ప్రయోగాన్ని తుది గమ్యస్థానంగా కాకుండా AI పురోగతి యొక్క కొనసాగుతున్న ప్రయాణంలో ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయిగా позиционируస్తుంది.
నిర్మాణ ఆవిష్కరణలు: మిక్స్చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) విధానం
Llama 4 సిరీస్‌ను వేరుచేసే ఒక కీలక సాంకేతిక లక్షణం దాని మిక్స్చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) నిర్మాణాన్ని స్వీకరించడం. Llama కుటుంబంలో ఈ నిర్దిష్ట డిజైన్ నమూనాను ఉపయోగించిన మొదటి సమూహం ఇదేనని Meta హైలైట్ చేస్తుంది. MoE విధానం పెద్ద భాషా నమూనాలను ఎలా నిర్మించాలో మరియు శిక్షణ ఇవ్వాలో గణనీయమైన మార్పును సూచిస్తుంది, వనరు-ఇంటెన్సివ్ శిక్షణా దశలో మరియు వినియోగదారు ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించే కార్యాచరణ దశలో గణన సామర్థ్యం పరంగా గుర్తించదగిన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.
దాని ప్రధాన భాగంలో, ఒక MoE నిర్మాణం సంక్లిష్ట డేటా ప్రాసెసింగ్ పనులను చిన్న, మరింత నిర్వహించదగిన ఉప-పనులుగా విభజించడం ద్వారా పనిచేస్తుంది. ఈ ఉప-పనులు అప్పుడు తెలివిగా ‘నిపుణులు’ అని పిలువబడే చిన్న, ప్రత్యేకమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ భాగాల సేకరణకు మళ్లించబడతాయి లేదా అప్పగించబడతాయి. ప్రతి నిపుణుడు సాధారణంగా నిర్దిష్ట రకాల డేటా లేదా పనులలో రాణించడానికి శిక్షణ పొందుతాడు. నిర్మాణంలోని గేటింగ్ మెకానిజం ఇన్‌పుట్ డేటా లేదా క్వెరీ యొక్క నిర్దిష్ట భాగాన్ని నిర్వహించడానికి ఏ నిపుణుడు లేదా నిపుణుల కలయిక ఉత్తమంగా సరిపోతుందో నిర్ణయిస్తుంది. ఇది సాంప్రదాయ దట్టమైన మోడల్ నిర్మాణాలకు విరుద్ధంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ మొత్తం మోడల్ ఇన్‌పుట్ యొక్క ప్రతి భాగాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
సామర్థ్య లాభాలు మోడల్ యొక్క మొత్తం పారామితుల ఉపసమితి (ఎంచుకున్న నిపుణులకు చెందిన ‘క్రియాశీల’ పారామితులు) మాత్రమే ఏదైనా నిర్దిష్ట పని కోసం నిమగ్నమై ఉండటం నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి. ఈ ఎంపిక యాక్టివేషన్ భారీ, దట్టమైన మోడల్ యొక్క మొత్తాన్ని యాక్టివేట్ చేయడంతో పోలిస్తే గణన భారాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
Meta ఈ నిర్మాణాన్ని చర్యలో వివరిస్తూ నిర్దిష్ట వివరాలను అందించింది:
- Maverick: ఈ మోడల్ 400 బిలియన్ల గణనీయమైన మొత్తం పారామితుల గణనను కలిగి ఉంది. అయితే, 128 విభిన్న ‘నిపుణులను’ కలిగి ఉన్న MoE డిజైన్‌కు ధన్యవాదాలు, ప్రాసెసింగ్ సమయంలో ఏ సమయంలోనైనా 17 బిలియన్ పారామితులు మాత్రమే చురుకుగా నిమగ్నమై ఉంటాయి. పారామితులు తరచుగా నేర్చుకోవడం మరియు సమస్య-పరిష్కార సంక్లిష్టత కోసం మోడల్ యొక్క సామర్థ్యానికి కఠినమైన ప్రాక్సీగా పరిగణించబడతాయి.
- Scout: అదేవిధంగా నిర్మించబడిన, Scout 16 ‘నిపుణుల’ అంతటా పంపిణీ చేయబడిన 109 బిలియన్ మొత్తం పారామితులను కలిగి ఉంది, దీని ఫలితంగా Maverick వలె అదే 17 బిలియన్ క్రియాశీల పారామితులు ఉంటాయి.
ఈ నిర్మాణ ఎంపిక Meta కు విస్తారమైన మొత్తం సామర్థ్యంతో (అధిక మొత్తం పారామితుల గణనలు) మోడళ్లను నిర్మించడానికి అనుమతిస్తుంది, అదే సమయంలో అనుమితి (క్వెరీ ప్రాసెసింగ్) కోసం నిర్వహించదగిన గణన డిమాండ్లను నిర్వహిస్తుంది, వాటిని స్కేల్‌లో అమలు చేయడానికి మరియు ఆపరేట్ చేయడానికి సంభావ్యంగా మరింత ఆచరణాత్మకంగా చేస్తుంది.
పనితీరు బెంచ్‌మార్క్‌లు మరియు మోడల్ స్పెషలైజేషన్‌లు
Meta తన కొత్త మోడళ్లను పోటీగా позиционируంచింది, OpenAI, Google, మరియు Anthropic వంటి ప్రత్యర్థుల నుండి ప్రముఖ మోడళ్లతో Llama 4 ను పోల్చిన అంతర్గత బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలను విడుదల చేసింది.
Maverick, సృజనాత్మక రచన మరియు కోడ్ జనరేషన్ వంటి పనులతో సహా ‘సాధారణ సహాయకుడు మరియు చాట్’ అనువర్తనాలకు సరైనదని Meta చేత నియమించబడింది, నివేదించబడిన ప్రకారం OpenAI యొక్క GPT-4o మరియు Google యొక్క Gemini 2.0 వంటి మోడళ్లతో పోలిస్తే నిర్దిష్ట బెంచ్‌మార్క్‌లపై ఉన్నతమైన పనితీరును ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లు కోడింగ్ నైపుణ్యం, తార్కిక తార్కికం, బహుభాషా సామర్థ్యాలు, టెక్స్ట్ యొక్క పొడవైన శ్రేణులను నిర్వహించడం (లాంగ్-కాంటెక్స్ట్), మరియు ఇమేజ్ అవగాహన వంటి రంగాలను కవర్ చేస్తాయి. అయితే, Meta యొక్క స్వంత డేటా ప్రకారం, Maverick ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న అత్యంత తాజా మరియు అత్యంత శక్తివంతమైన మోడళ్ల సామర్థ్యాలను స్థిరంగా అధిగమించదు, అవి Google యొక్క Gemini 2.5 Pro, Anthropic యొక్క Claude 3.7 Sonnet, లేదా OpenAI యొక్క ఊహించిన GPT-4.5 వంటివి. ఇది Maverick అధిక-పనితీరు గల శ్రేణిలో బలమైన స్థానం కోసం లక్ష్యంగా పెట్టుకుందని సూచిస్తుంది, కానీ పోటీదారుల నుండి సరికొత్త ఫ్లాగ్‌షిప్ మోడళ్లకు వ్యతిరేకంగా అన్ని కొలమానాల అంతటా సంపూర్ణ అగ్ర స్థానాన్ని క్లెయిమ్ చేయకపోవచ్చు.
Scout, మరోవైపు, విభిన్న బలాల కోసం రూపొందించబడింది. విస్తృతమైన పత్రాల సారాంశం మరియు పెద్ద, సంక్లిష్ట కోడ్‌బేస్‌లపై తార్కికం వంటి పనులలో దాని సామర్థ్యాలు హైలైట్ చేయబడ్డాయి. Scout యొక్క ప్రత్యేకంగా ప్రత్యేకమైన మరియు నిర్వచించే లక్షణం దాని అసాధారణంగా పెద్ద కాంటెక్స్ట్ విండో, ఇది 10 మిలియన్ టోకెన్ల వరకు నిర్వహించగలదు. టోకెన్లు భాషా నమూనాలు ప్రాసెస్ చేసే టెక్స్ట్ లేదా కోడ్ యొక్క ప్రాథమిక యూనిట్లు (ఉదా., ఒక పదం ‘అన్-డర్-స్టాండ్-ఇంగ్’ వంటి అనేక టోకెన్లుగా విభజించబడవచ్చు). 10-మిలియన్-టోకెన్ కాంటెక్స్ట్ విండో, ఆచరణాత్మక పరంగా, ఏకకాలంలో అపారమైన సమాచారాన్ని గ్రహించి ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యానికి అనువదిస్తుంది - సంభావ్యంగా మిలియన్ల పదాలు లేదా కోడ్ యొక్క మొత్తం లైబ్రరీలకు సమానం. ఇది Scout కు చాలా పొడవైన పత్రాలు లేదా సంక్లిష్ట ప్రోగ్రామింగ్ ప్రాజెక్ట్‌లలో పొందిక మరియు అవగాహనను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది చిన్న కాంటెక్స్ట్ విండోలతో మోడళ్లకు సవాలుగా ఉండే ఘనత. ఇది ఈ విస్తారమైన టెక్స్చువల్ ఇన్‌పుట్‌తో పాటు చిత్రాలను కూడా ప్రాసెస్ చేయగలదు.
ఈ మోడళ్లను అమలు చేయడానికి హార్డ్‌వేర్ అవసరాలు వాటి స్కేల్ మరియు నిర్మాణాన్ని ప్రతిబింబిస్తాయి. Meta యొక్క అంచనాల ప్రకారం:
- Scout సాపేక్షంగా సమర్థవంతమైనది, ఒకే హై-ఎండ్ Nvidia H100 GPU లో అమలు చేయగల సామర్థ్యం కలిగి ఉంటుంది.
- Maverick, MoE సామర్థ్యం ఉన్నప్పటికీ దాని పెద్ద మొత్తం పారామితుల గణనతో, మరింత గణనీయమైన వనరులను డిమాండ్ చేస్తుంది, దీనికి Nvidia H100 DGX సిస్టమ్ (ఇది సాధారణంగా బహుళ H100 GPUలను కలిగి ఉంటుంది) లేదా సమానమైన గణన శక్తి అవసరం.
రాబోయే Behemoth మోడల్ మరింత బలీయమైన హార్డ్‌వేర్ మౌలిక సదుపాయాలు అవసరమని భావిస్తున్నారు. Behemoth 288 బిలియన్ క్రియాశీల పారామితులతో (దాదాపు రెండు ట్రిలియన్ మొత్తం పారామితులలో, 16 నిపుణుల అంతటా విస్తరించి ఉంది) రూపొందించబడిందని Meta వెల్లడించింది. ప్రాథమిక అంతర్గత బెంచ్‌మార్క్‌లు Behemoth ను GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet, మరియు Gemini 2.0 Pro (గమనించదగ్గ విషయం ఏమిటంటే, మరింత అధునాతన Gemini 2.5 Pro కాదు) వంటి మోడళ్లను STEM (సైన్స్, టెక్నాలజీ, ఇంజనీరింగ్, మరియు మ్యాథమెటిక్స్) నైపుణ్యాలపై దృష్టి సారించిన అనేక మూల్యాంకనాలలో, ముఖ్యంగా సంక్లిష్ట గణిత సమస్య-పరిష్కార రంగాలలో అధిగమిస్తున్నట్లు позиционируస్తున్నాయి.
అయితే, ప్రస్తుతం ప్రకటించిన Llama 4 మోడళ్లలో ఏదీ OpenAI యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న o1 మరియు o3-mini కాన్సెప్ట్‌ల తరహాలో ‘తార్కిక’ మోడళ్లుగా స్పష్టంగా రూపొందించబడలేదని గమనించడం ముఖ్యం. ఈ ప్రత్యేక తార్కిక మోడళ్లు సాధారణంగా అంతర్గత వాస్తవ-తనిఖీ మరియు వాటి సమాధానాల పునరావృత శుద్ధీకరణ కోసం యంత్రాంగాలను కలిగి ఉంటాయి, ఇది సంభావ్యంగా మరింత నమ్మదగిన మరియు ఖచ్చితమైన ప్రతిస్పందనలకు దారితీస్తుంది, ముఖ్యంగా వాస్తవ ప్రశ్నల కోసం. ట్రేడ్-ఆఫ్ తరచుగా పెరిగిన జాప్యం, అంటే అవి Llama 4 కుటుంబంలోని వంటి మరింత సాంప్రదాయ పెద్ద భాషా నమూనాలతో పోలిస్తే ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడానికి ఎక్కువ సమయం తీసుకుంటాయి, ఇవి వేగవంతమైన ఉత్పత్తికి ప్రాధాన్యత ఇస్తాయి.
సంభాషణ సరిహద్దులను సర్దుబాటు చేయడం: వివాదాస్పద అంశాలు
Llama 4 ప్రయోగం యొక్క ఒక ఆసక్తికరమైన అంశం Meta యొక్క మోడళ్ల ప్రతిస్పందన ప్రవర్తనను ఉద్దేశపూర్వకంగా ట్యూన్ చేయడం, ముఖ్యంగా సున్నితమైన లేదా వివాదాస్పద విషయాలకు సంబంధించి. Llama 3 కుటుంబంలోని వారి పూర్వీకులతో పోలిస్తే Llama 4 మోడళ్లు ‘వివాదాస్పద’ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి నిరాకరించే అవకాశం తక్కువగా ఉండేలా సర్దుబాటు చేసినట్లు కంపెనీ స్పష్టంగా పేర్కొంది.
Meta ప్రకారం, Llama 4 ఇప్పుడు మునుపటి సంస్కరణలు నిరాకరించిన లేదా సాధారణ నిరాకరణను అందించిన ‘చర్చనీయాంశమైన’ రాజకీయ మరియు సామాజిక అంశాలతో నిమగ్నమవ్వడానికి ఎక్కువ మొగ్గు చూపుతుంది. ఇంకా, Llama 4 పూర్తిగా నిమగ్నమవ్వడానికి నిరాకరించే ప్రాంప్ట్‌ల రకాలకు సంబంధించి ‘నాటకీయంగా మరింత సమతుల్య’ విధానాన్ని ప్రదర్శిస్తుందని కంపెనీ పేర్కొంది. తీర్పు విధించకుండా సహాయకరమైన మరియు వాస్తవ ప్రతిస్పందనలను అందించడమే పేర్కొన్న లక్ష్యం.
ఒక Meta ప్రతినిధి ఈ మార్పుపై TechCrunch కు వివరిస్తూ ఇలా అన్నారు: “[Y]ou can count on [Llama 4] to provide helpful, factual responses without judgment… [W]e’re continuing to make Llama more responsive so that it answers more questions, can respond to a variety of different viewpoints […] and doesn’t favor some views over others.”
కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలలో గ్రహించిన పక్షపాతాల చుట్టూ కొనసాగుతున్న ప్రజా మరియు రాజకీయ చర్చల నేపథ్యంలో ఈ సర్దుబాటు జరుగుతుంది. Elon Musk మరియు వెంచర్ క్యాపిటలిస్ట్ David Sacks వంటి Trump పరిపాలనతో సంబంధం ఉన్న ప్రముఖ వ్యక్తులతో సహా కొన్ని రాజకీయ వర్గాలు మరియు వ్యాఖ్యాతలు, ప్రముఖ AI చాట్‌బాట్‌లు రాజకీయ పక్షపాతాన్ని ప్రదర్శిస్తాయని ఆరోపణలు చేశారు, తరచుగా ‘woke’ అని వర్ణించబడ్డారు, సంప్రదాయవాద దృక్కోణాలను సెన్సార్ చేస్తున్నారని లేదా ఉదారవాద దృక్పథం వైపు వక్రీకరించిన సమాచారాన్ని ప్రదర్శిస్తున్నారని ఆరోపించారు. Sacks, ఉదాహరణకు, గతంలో OpenAI యొక్క ChatGPT ని ప్రత్యేకంగా విమర్శించారు, ఇది ‘woke గా ప్రోగ్రామ్ చేయబడిందని’ మరియు రాజకీయ విషయాలపై నమ్మదగనిదని పేర్కొన్నారు.
అయితే, AI లో నిజమైన తటస్థతను సాధించడం మరియు పక్షపాతాన్ని తొలగించడం యొక్క సవాలు సాంకేతిక సంఘంలో చాలా సంక్లిష్టమైన మరియు నిరంతర సమస్యగా (‘intractable’) విస్తృతంగా గుర్తించబడింది. AI మోడళ్లు తాము శిక్షణ పొందిన విస్తారమైన డేటాసెట్‌ల నుండి నమూనాలు మరియు అనుబంధాలను నేర్చుకుంటాయి మరియు ఈ డేటాసెట్‌లు అనివార్యంగా అవి కలిగి ఉన్న మానవ-ఉత్పత్తి టెక్స్ట్ మరియు చిత్రాలలో ఉన్న పక్షపాతాలను ప్రతిబింబిస్తాయి. సంపూర్ణంగా నిష్పాక్షికమైన లేదా రాజకీయంగా తటస్థమైన AI ని సృష్టించే ప్రయత్నాలు, దాని కోసం స్పష్టంగా లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న కంపెనీల ద్వారా కూడా, కష్టమని నిరూపించబడ్డాయి. Elon Musk యొక్క స్వంత AI వెంచర్, xAI, కొన్ని రాజకీయ వైఖరులను ఇతరులపై ఆమోదించకుండా ఉండే చాట్‌బాట్‌ను అభివృద్ధి చేయడంలో సవాళ్లను ఎదుర్కొన్నట్లు నివేదించబడింది.
అంతర్లీన సాంకేతిక ఇబ్బందులు ఉన్నప్పటికీ, Meta మరియు OpenAI తో సహా ప్రధాన AI డెవలపర్‌ల మధ్య ధోరణి వివాదాస్పద అంశాలను తక్కువగా తప్పించుకునేలా మోడళ్లను సర్దుబాటు చేయడం వైపు కదులుతున్నట్లు కనిపిస్తుంది. హానికరమైన లేదా బహిరంగంగా పక్షపాత కంటెంట్ ఉత్పత్తిని తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తూనే, గతంలో అనుమతించిన దానికంటే విస్తృత శ్రేణి ప్రశ్నలతో నిమగ్నమవ్వడానికి భద్రతా ఫిల్టర్‌లు మరియు ప్రతిస్పందన మార్గదర్శకాలను జాగ్రత్తగా క్రమాంకనం చేయడం ఇందులో ఉంటుంది. ఈ ఫైన్-ట్యూనింగ్ AI కంపెనీలు బహిరంగ సంభాషణను ప్రోత్సహించడం, వినియోగదారు భద్రతను నిర్ధారించడం మరియు వారి శక్తివంతమైన సాంకేతికతల చుట్టూ ఉన్న సంక్లిష్ట సామాజిక-రాజకీయ అంచనాలను నావిగేట్ చేయడం మధ్య చేయవలసిన సున్నితమైన సమతుల్య చర్యను ప్రతిబింబిస్తుంది. వివాదాస్పద ప్రశ్నలను నిర్వహించడంలో దాని స్పష్టంగా పేర్కొన్న సర్దుబాట్లతో Llama 4 విడుదల, ఈ క్లిష్టమైన ల్యాండ్‌స్కేప్‌ను నావిగేట్ చేయడంలో Meta యొక్క తాజా అడుగును సూచిస్తుంది.