మెటా యొక్క Llama పెద్ద భాషా నమూనా (LLM) యొక్క పథం కృత్రిమ మేధస్సు సంఘంలో తీవ్ర పరిశీలన మరియు చర్చకు గురైంది. Llama 3 మరియు Llama 4 విడుదల మధ్య దాదాపు ఒక సంవత్సరం ఉంది, ఇది AI యొక్క వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రకృతి దృశ్యంలో శాశ్వతత్వం లాంటిది. ప్రారంభంలో OpenAI యొక్క వంటి యాజమాన్య నమూనాలకు ఒక సంచలనాత్మక ఓపెన్-సోర్స్ ప్రత్యామ్నాయంగా కొనియాడబడినప్పటికీ, ఇటీవలి పరిణామాలు అవగాహనలో మార్పును సూచిస్తున్నాయి, కొంతమంది Llama యొక్క AI ఆవిష్కరణ యొక్క బ్లీడింగ్ అంచు వద్ద నిరంతర ప్రాముఖ్యతను ప్రశ్నిస్తున్నారు.
LlamaCon నిరాశలు మరియు మారుతున్న అంచనాలు
Meta యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ LLMలకు అంకితం చేయబడిన ప్రారంభ సమావేశం LlamaConలో, తీరని అంచనాల భావన వాతావరణంలో వ్యాపించింది. హాజరైన పలువురు డెవలపర్లు, అధునాతన రీజనింగ్ మోడల్ లేదా డీప్‌సీక్ యొక్క V3 మరియు క్వెన్ వంటి పోటీదారులను అధిగమించే సామర్థ్యం గల సాంప్రదాయ నమూనాని ఆవిష్కరిస్తారని ఆశించామని విశ్వసించారు, రెండోది అలీబాబా యొక్క క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ విభాగం అభివృద్ధి చేసిన నమూనాల సూట్.
ఇటువంటి ప్రకటనల లేమి Llama AI ఆధిపత్య రేసులో స్థానం కోల్పోతోందనే ఆందోళనలకు ఆజ్యం పోసింది. సమావేశానికి ఒక నెల ముందు, మెటా దాని Llama కుటుంబం యొక్క నాల్గవ తరంను ప్రారంభించింది, ఇందులో ఓపెన్-వెయిట్ నమూనాలు Llama 4 స్కౌట్ మరియు Llama 4 మావెరిక్ ఉన్నాయి. స్కౌట్ ఒకే GPUలో సమర్థవంతమైన పనితీరు కోసం రూపొందించబడింది, అయితే మావెరిక్‌ను ఇతర ఫౌండేషన్ నమూనాలకు పోటీగా పెద్ద నమూనాగా రూపొందించారు.
స్కౌట్ మరియు మావెరిక్‌తో పాటు, మెటా Llama 4 బెహెమోత్ యొక్క ఒక తొంగిచూపును అందించింది, ఇది ఇంకా శిక్షణ పొందుతున్న ఒక ముఖ్యంగా పెద్ద "టీచర్ మోడల్". బెహెమోత్ యొక్క ఉద్దేశ్యం డిస్టిలేషన్‌ను సులభతరం చేయడం, ఇది పెద్ద, మరింత సాధారణమైన దాని నుండి చిన్న, ప్రత్యేక నమూనాలను సృష్టించే ఒక సాంకేతికత.
అయితే, బెహెమోత్ విడుదలలో జాప్యాలు మరియు Llama 4 సూట్‌తో పోటీతత్వ పనితీరును సాధించడంలో సవాళ్లను సూచిస్తూ నివేదికలు వెలువడ్డాయి. స్టేట్-ఆఫ్-ది-ఆర్ట్ సామర్థ్యాలపై మెటా యొక్క వాదనలు ఉన్నప్పటికీ, కొంతమంది డెవలపర్‌ల మధ్య అవగాహన ఏమిటంటే Llama ఇకపై అగ్రస్థానంలో లేదు.
పోటీదారుల పెరుగుదల: Qwen మరియు DeepSeek
LlamaCon మరియు Llama 4 నమూనాల చుట్టూ ఉన్న నిరాశ మెటా యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ LLMలు సాంకేతిక పనితీరు మరియు డెవలపర్ ఉత్సాహం రెండింటి పరంగా ఊపందుకోవడం లేదనే విస్తృత భావనను ప్రతిబింబిస్తుంది. మెటా ఓపెన్-సోర్స్ సూత్రాలు, పర్యావరణ వ్యవస్థ నిర్మాణం మరియు ఆవిష్కరణకు తన నిబద్ధతను నొక్కిచెప్పినప్పటికీ, డీప్‌సీక్, క్వెన్ మరియు OpenAI వంటి పోటీదారులు రీజనింగ్, టూల్ యూజ్ మరియు నిజ-ప్రపంచ విస్తరణ వంటి కీలక రంగాలలో వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నారు.
ఒక డెవలపర్, వినీత్ సాయి వరికుంట్ల, Llama సాధారణ వినియోగ సందర్భాలలో మరియు రీజనింగ్‌లో క్వెన్ మరియు డీప్‌సీక్‌ను అధిగమిస్తుందని ఆశించానని, కానీ క్వెన్ గణనీయంగా ముందుందని కనుగొన్నానని తన నిరాశను వ్యక్తం చేశాడు.
ఈ భావన ప్రముఖ ఓపెన్-సోర్స్ LLMగా Llama యొక్క స్థానాన్ని కొనసాగించడంలో మెటా ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను నొక్కి చెబుతుంది. Llama యొక్క ప్రారంభ విడుదలకు గణనీయమైన దృష్టి మరియు ప్రశంసలు లభించినప్పటికీ, మరింత సమర్థవంతమైన ప్రత్యామ్నాయాల ఆవిర్భావం పోటీ ప్రకృతి దృశ్యాన్ని తీవ్రతరం చేసింది.
ఒక మంచి ప్రారంభం: Llama 2 ప్రభావం
Llama చుట్టూ ఉన్న ప్రస్తుత కథనాన్ని పూర్తిగా అభినందించడానికి, దాని మూలం మరియు అది సృష్టించిన ప్రారంభ ఉత్సాహాన్ని గుర్తుంచుకోవడం చాలా అవసరం. 2023లో, Nvidia CEO జెన్సన్ హువాంగ్ Llama 2 ప్రారంభోత్సవాన్ని ఆ సంవత్సరం "AIలో బహుశా అతిపెద్ద సంఘటన"గా కొనియాడారు. జూలై 2024 నాటికి, Llama 3 విడుదల OpenAI యొక్క ఆధిపత్యాన్ని సవాలు చేయగల మొదటి ఓపెన్ LLMగా పరిగణించబడింది.
Llama 3 యొక్క రాక కంప్యూటింగ్ పవర్ కోసం తక్షణ డిమాండ్‌ను ప్రేరేపించింది, దీని వలన GPU అద్దె ధరలు పెరిగాయని సెమీ అనాలిసిస్‌లోని చీఫ్ అనలిస్ట్ డైలాన్ పటేల్ తెలిపారు. ఈ కాలంలో "మెటా" మరియు "Llama" కోసం Google శోధనలు కూడా గరిష్ట స్థాయికి చేరుకున్నాయి, ఇది కొత్త నమూనాపై విస్తృత ఆసక్తిని సూచిస్తుంది.
Llama 3 ఒక అమెరికన్-నిర్మిత, ఓపెన్-సోర్స్ మరియు అగ్రశ్రేణి LLMగా జరుపుకుంది. ఇది పరిశ్రమ బెంచ్‌మార్క్‌లను స్థిరంగా అధిగమించనప్పటికీ, AI సంఘంలో గణనీయమైన ప్రభావాన్ని మరియు ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంది. అయితే, ఈ డైనమిక్ క్రమంగా మారింది.
ఆర్కిటెక్చరల్ మార్పులు మరియు విమర్శలు
Llama 4 నమూనాలు "మిక్స్‌చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్" ఆర్కిటెక్చర్‌ను ప్రవేశపెట్టాయి, ఇది డీప్‌సీక్ ద్వారా ప్రాచుర్యం పొందిన ఒక డిజైన్. ఈ ఆర్కిటెక్చర్ ఒక నిర్దిష్ట పని కోసం అత్యంత సంబంధిత నైపుణ్యాన్ని మాత్రమే సక్రియం చేయడానికి నమూనాని అనుమతిస్తుంది, తద్వారా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
అయితే, Llama 4 యొక్క విడుదల డెవలపర్లు బహిరంగ బెంచ్‌మార్కింగ్ కోసం ఉపయోగించిన సంస్కరణ డౌన్‌లోడ్ మరియు విస్తరణకు అందుబాటులో ఉన్న సంస్కరణ నుండి భిన్నంగా ఉందని కనుగొన్నప్పుడు విమర్శలను ఎదుర్కొంది. ఈ వ్యత్యాసం "లీడర్‌బోర్డ్‌ను గేమింగ్" చేసినట్లు ఆరోపణలకు దారితీసింది, మెటా దానిని ఖండించింది, ప్రశ్నించబడిన వేరియంట్ ప్రయోగాత్మకమని మరియు ఒక నమూనా యొక్క బహుళ సంస్కరణలను మూల్యాంకనం చేయడం సాధారణ పద్ధతి అని పేర్కొంది.
మెటా యొక్క వివరణలు ఉన్నప్పటికీ, వివాదం Llama దాని పోటీతత్వ అంచుని కొనసాగించడానికి కష్టపడుతోందనే అవగాహనకు దోహదపడింది. పోటీ నమూనాలు అభివృద్ధి చెందుతూ ఉండటంతో, మెటాకు స్పష్టమైన దిశ లేదని అనిపించింది.
డెవలపర్ దత్తాంశను కొలవడం: క్లిష్టమైన పని
డెవలపర్‌లలో ఏ LLM కుటుంబం ఎక్కువగా ప్రాచుర్యం పొందిందో తెలుసుకోవడం ఒక సవాలుతో కూడుకున్న పని. అయితే, అందుబాటులో ఉన్న డేటా Llama యొక్క తాజా నమూనాలు అగ్రస్థానంలో లేవని సూచిస్తుంది.
ముఖ్యంగా క్వెన్, ఇంటర్నెట్ అంతటా వివిధ లీడర్‌బోర్డ్‌లలో స్థిరంగా అగ్రస్థానంలో ఉంది. పనితీరు ఆధారంగా నమూనాలను ర్యాంక్ చేసే సైట్ అయిన ఆర్టిఫిషియల్ అనాలిసిస్ ప్రకారం, Llama 4 మావెరిక్ మరియు స్కౌట్ OpenAI యొక్క GPT-4 మోడల్ (గత సంవత్సరం చివరిలో విడుదలైంది) కంటే కొంచెం పైన మరియు xAI యొక్క గ్రోక్ మరియు ఆంత్రోపిక్ యొక్క క్లాడ్ కంటే తక్కువ స్థానాల్లో ఉన్నాయి.
వివిధ నమూనాలకు డెవలపర్‌లకు ప్రాప్యతను అందించే మరియు API వినియోగం ఆధారంగా లీడర్‌బోర్డ్‌లను ప్రచురించే ప్లాట్‌ఫాం అయిన ఓపెన్‌రౌటర్, Llama 3.3ను మే ప్రారంభం నాటికి టాప్ 20 నమూనాలలో చూపిస్తుంది, కానీ Llama 4 కాదు.
ఈ డేటా పాయింట్లు ఖచ్చితమైనవి కానప్పటికీ, Llama యొక్క తాజా పునరావృత్తులు వాటి ముందున్న వాటితో బలంగా ప్రతిధ్వనించలేదని సూచిస్తున్నాయి.
బెంచ్‌మార్క్‌లకు మించి: టూల్ యూజ్ మరియు రీజనింగ్
Llama 4 యొక్క ప్రామాణిక మూల్యాంకనాలు నిరుత్సాహంగా ఉండవచ్చు, నిపుణులు మ్యూట్ చేయబడిన ఉత్సాహం ముడి పనితీరు కొలమానాలకు మించిన అంశాల నుండి వచ్చిందని వాదిస్తున్నారు.
సెమీ అనాలిసిస్‌లోని విశ్లేషకుడు AJ కౌరాబి "టూల్ కాలింగ్" యొక్క ప్రాముఖ్యతను మరియు సాధారణ చాట్‌బాట్ కార్యాచరణకు మించి విస్తరించే నమూనా యొక్క సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెప్పారు. టూల్ కాలింగ్ అనేది ఇంటర్నెట్‌లో లేదా వినియోగదారు పరికరంలో ఇతర అప్లికేషన్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు సూచించడానికి నమూనా యొక్క సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది, ఇది ఏజెన్టిక్ AIకి చాలా కీలకమైన లక్షణం, ఇది ప్రయాణం బుక్ చేయడం మరియు ఖర్చులను నిర్వహించడం వంటి పనులను ఆటోమేట్ చేస్తుందని హామీ ఇస్తుంది.
మెటా Llama నమూనాలు దాని API ద్వారా టూల్ కాలింగ్‌కు మద్దతు ఇస్తాయని పేర్కొంది. అయితే, డెవలపర్ మరియు యూట్యూబర్ అయిన థియో బ్రౌన్, ఏజెన్టిక్ సాధనాలు ప్రాముఖ్యతను సంతరించుకుంటున్నందున టూల్ కాలింగ్ అత్యాధునిక ప్రాముఖ్యతకు ఒక అవసరంగా మారిందని వాదించాడు.
ఆంత్రోపిక్ టూల్ యూజ్‌లో ప్రారంభ నాయకుడిగా అవతరించింది మరియు OpenAI వంటి యాజమాన్య నమూనాలు వేగంగా అందుతున్నాయి. సరైన ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేయడానికి సరైన సాధనాన్ని నమ్మదగిన విధంగా కాల్ చేసే సామర్థ్యం చాలా విలువైనది మరియు OpenAI ఈ సామర్థ్యాన్ని ప్రాధాన్యతనిస్తూ తన దృష్టిని మార్చుకుంది.
బలమైన రీజనింగ్ నమూనా లేకపోవడం మెటా వెనుకబడిపోయిందనడానికి ఒక ముఖ్యమైన సూచిక అని కౌరాబి వాదించాడు. పనులను విశ్లేషించడానికి మరియు తగిన చర్యను నిర్ణయించడానికి నమూనాలను అనుమతించే ఏజెన్టిక్ AI సమీకరణలో రీజనింగ్ ఒక ప్రాథమిక అంశంగా పరిగణించబడుతుంది.
Llama యొక్క సముచితం: ఆచరణాత్మక అప్లికేషన్‌లు మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్ దత్తాంశం
AI పరిశోధనలో అగ్రస్థానంలో ఉన్న దాని స్థానం గురించి ఆందోళనలు ఉన్నప్పటికీ, Llama అనేక మంది డెవలపర్లు మరియు సంస్థలకు విలువైన సాధనంగా ఉంది.
రాకర్‌బాక్స్‌లోని ఉత్పత్తి అధిపతి నేట్ జోన్స్, డెవలపర్లు Llamaను తమ రెజ్యూమ్‌లలో చేర్చమని సలహా ఇస్తున్నారు, ఎందుకంటే నమూనాతో పరిచయం భవిష్యత్తులో కోరుకునే అవకాశం ఉంది.
GAI ఇన్‌సైట్స్‌లోని CEO మరియు ప్రధాన విశ్లేషకుడు పాల్ బేయర్, Llama అనేక కంపెనీలకు, ముఖ్యంగా టెక్ పరిశ్రమ వెలుపల ఉన్న వాటికి AI వ్యూహాలలో ఒక కీలక అంశంగా కొనసాగుతుందని నమ్ముతున్నారు.
సంస్థలు తక్కువ సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించడానికి మరియు ఖర్చులను నియంత్రించడానికి ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాల యొక్క ప్రాముఖ్యతను గుర్తిస్తాయి, Llama ఒక ప్రముఖ ఉదాహరణ. చాలా సంస్థలు తమ విభిన్న అవసరాలను తీర్చడానికి మూసివేయబడిన మరియు ఓపెన్ మోడళ్ల కలయికను ఇష్టపడతాయి.
స్నోఫ్లేక్‌లోని AI అధిపతి బారిస్ గుల్టెకిన్, కస్టమర్‌లు బెంచ్‌మార్క్‌లపై మాత్రమే ఆధారపడకుండా వారి నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాల ఆధారంగా నమూనాలను మూల్యాంకనం చేస్తారని పేర్కొన్నారు. దాని తక్కువ ధరను బట్టి, Llama తరచుగా అనేక అప్లికేషన్‌లకు సరిపోతుందని నిరూపిస్తుంది.
స్నోఫ్లేక్‌లో, సేల్స్ కాల్ ట్రాన్‌స్క్రిప్ట్‌లను సంగ్రహించడం మరియు కస్టమర్ సమీక్షల నుండి నిర్మాణాత్మక సమాచారాన్ని సేకరించడం వంటి పనుల కోసం Llama ఉపయోగించబడుతుంది. డ్రెమియోలో, Llama SQL కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు మార్కెటింగ్ ఇమెయిల్‌లను వ్రాస్తుంది.
నిర్దిష్ట నమూనా 80% అప్లికేషన్‌లకు క్లిష్టంగా ఉండకపోవచ్చని డ్రెమియో సహ వ్యవస్థాపకుడు మరియు చీఫ్ ప్రొడక్ట్ ఆఫీసర్ టోమెర్ షిరాన్ సూచిస్తున్నారు, ఎందుకంటే చాలా నమూనాలు ఇప్పుడు ప్రాథమిక అవసరాలను తీర్చడానికి "సరిపోతాయి".
వైవిధ్యభరితమైన ప్రకృతి దృశ్యం: Llama యొక్క సంఘటిత పాత్ర
Llama కొన్ని ప్రాంతాలలో యాజమాన్య నమూనాలతో ప్రత్యక్ష పోటీ నుండి వైదొలగవచ్చు, మొత్తం AI ప్రకృతి దృశ్యం మరింత వైవిధ్యంగా మారుతోంది మరియు Llama యొక్క పాత్ర నిర్దిష్ట సముచిత స్థానాల్లో సంఘటితం అవుతోంది.
బెంచ్‌మార్క్‌లు నమూనా ఎంపికకు ప్రధాన చోదకం కాదని షిరాన్ నొక్కిచెప్పారు, ఎందుకంటే వినియోగదారులు వారి స్వంత వినియోగ సందర్భాలపై నమూనాలను పరీక్షించడానికి ప్రాధాన్యతనిస్తారు. కస్టమర్ డేటాపై నమూనా యొక్క పనితీరు అత్యంత ముఖ్యమైనది మరియు ఈ పనితీరు కాలక్రమేణా మారవచ్చు.
నమూనా ఎంపిక అనేది ఒక-సమయం సంఘటన కాకుండా తరచుగా వినియోగ-సందర్భం-నిర్దిష్ట నిర్ణయమని గుల్టెకిన్ పేర్కొన్నాడు.
తాజా పురోగతులను నిరంతరం కోరుకునే డెవలపర్‌లను Llama కోల్పోవచ్చు, అయితే ఇది ఆచరణాత్మక AI-శక్తితో కూడిన సాధనాలను రూపొందించడంపై దృష్టి సారించిన అనేక మంది డెవలపర్‌లకు మద్దతును కలిగి ఉంది.
ఈ డైనమిక్ మెటా యొక్క విస్తృత ఓపెన్-సోర్స్ వ్యూహంతో సమలేఖనం చేస్తుంది, ఇది 2013లో React ప్రారంభోత్సవం మరియు 2016లో PyTorch సృష్టి ద్వారా ఉదహరించబడింది. విజయవంతమైన పర్యావరణ వ్యవస్థలను పెంపొందించడం ద్వారా, మెటా ఓపెన్-సోర్స్ సంఘం యొక్క సహకారాల నుండి ప్రయోజనం పొందుతుంది.
నేట్ జోన్స్ గమనించినట్లుగా, మెటా యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ కార్యక్రమాల నుండి జుకర్‌బర్గ్ గణనీయమైన తోడ్పాటు పొందుతాడు.
LlamaCon నిరాశలు మరియు అంచనాలను మారుస్తుంది
మెటా ప్రారంభ సమావేశమైన LlamaCon వద్ద, దాని ఓపెన్ సోర్స్ LLM లకు అంకితం చేయబడింది, తీరని అంచనాల భావం ఉంది. హాజరైన అనేకమంది డెవలపర్లు, అధునాతన తార్కిక నమూనాని లేదా డీప్‌సీక్ యొక్క V3 మరియు క్వెన్ వంటి పోటీదారులను అధిగమించే సామర్ధ్యం కలిగిన సాంప్రదాయ మోడల్‌నైనా ఆవిష్కరిస్తారని ఆశించామని తెలిపారు, తరువాతిది అలీబాబా యొక్క క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ విభాగం అభివృద్ధి చేసిన మోడళ్ల సూట్.
Llama4 Scout , Llama4 Maverick ఆవిష్కరణ
మెటా దాని ఓపెన్ సోర్స్ LLM ల కోసం మొదటి సమావేశం నిర్వహించింది, దీనిలో చాలా మంది డెవలపర్లు అధునాతన హేతుబద్ధమైన మోడల్ లేదా డీప్‌సీక్ వి3 మరియు క్వెన్ వంటి పోటీదారులను అధిగమించగల సాంప్రదాయ మోడల్‌ను ఆవిష్కరిస్తారని ఆశించారు. ఇది కాకుండా Llama 4 స్కౌట్ మరియు Llama 4 మావెరిక్‌లను ఆవిష్కరించింది .స్కౌట్ ఒకే GPU పై అత్యంత సమర్థవంతమైన పనితీరు కనబరుస్తుంది .మావెరిక్ ఇతర ఫౌండేషన్ మోడల్స్ తో పోటీ పడేలా రూపొందించబడింది.
పోటీదారులు
మెటా తన ఓపెన్ సోర్స్ సూత్రాలు, పర్యావరణ వ్యవస్థ ల నిర్మాణం మరియు వినూత్నతకు కట్టుబడి ఉన్నప్పటికీ, డీప్‌సీక్, క్వెన్ మరియు OpenAI వంటి పోటీదారులు రీజనింగ్, టూల్ యూస్ మరియు రియల్ వరల్డ్ వినియోగం వంటి కీలకమైన రంగాలలో వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నారు.
Llama2 ఇంపాక్ట్
2023 లో ఎన్విడియా CEO జెన్సన్ హాంగ్ Llama2 యొక్క ప్రారంభోత్సవాన్ని ఆ సంవత్సరం AIలో ఒక గొప్ప ఈవెంట్‌గా అభివర్ణించారు. జులై 2024కి ఓపెన్ AI యొక్క ఆధిపత్యాన్ని సవాలు చేస్తుందని లెక్కలు వేసారు.
ఆర్కిటెక్చరల్ షిఫ్ట్స్
Llama 4 మోడల్స్ మిక్చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ డిజైన్‌ను కలిగి ఉన్నాయి,ఇది డీప్‌సీక్ ద్వారా ప్రాచుర్యం పొందింది.ఈ నిర్మాణం నిర్దిష్ట పని కోసం ఖచ్చితమైన సంబంధిత నైపుణ్యాన్ని మాత్రమే సక్రియం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది., తద్వారా మోడల్ మరింత సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుంది.
డెవలపర్ ఎడాప్షన్
వివిధ మోడళ్లలో ఏది ఉత్తమంగా పనిచేస్తుందో చెప్పడం కష్టం కానీ సమాచారం ప్రకారం Llama4 అగ్రస్థానంలో లేదు. Qwen వివిధ లీడర్‌బోర్డులలో అగ్రస్థానంలో కొనసాగుతోంది.దీని ప్రకారం Llama4 మావెరిక్ మరియు స్కౌట్ GPT4 మోడల్ కంటే కాస్త పైన ఉన్నాయి.
టూల్ యూజ్ మరియు రీజనింగ్
Llama 4 యొక్క కొన్ని మూల్యాంకనాలు అత్యుత్తమంగా లేనప్పటికీ,వాటి సామర్ధ్యం ముడి పనితీరుకు మించిన అంశాల నుండి వస్తోందని నిపుణులు తెలుపుతున్నారు. టూల్ కాలింగ్ అనేది ఇంటర్నెట్‌లోని ఇతర అప్లికేషన్‌లకు సూచించే అవకాశం కలిగి ఉండటం వలన ఏజెంట్ AI కిది చాలా అవసరం.థియో బ్రౌన్ అభిప్రాయం ప్రకారం టూల్స్ యూజ్ చేస్తే ఏజెంట్ మరింత ప్రభావవంతంగా పనిచేస్తుంది.
Llama యొక్క అప్లికేషన్‌లు
AI పరిశోధనలో ఉన్న స్థానం గురించి ఆందోళనలు ఉన్నప్పటికీ, Llama అనేకమంది డెవలపర్లు మరియు సంస్థలకు విలువైన సాధనంగా ఉంది, రాకర్‌బాక్స్ ఉత్పత్తి అధిపతి నేట్ జోన్స్ డెవలపర్‌లను Llamaను తమ రెజ్యూమ్‌లలో చేర్చమని సలహా ఇస్తున్నారు, భవిష్యత్‌లో దాని అవసరం ఉంటుందని తెలిపారు. పలు వ్యాపార సంస్థలు Llamaను AI అమలు చేయడానికి ఒక కీ కాంపోనెంట్‌గా భావిస్తున్నారు.
ల్యాండ్‌స్కేప్ డైవర్సిఫైయింగ్
Llama కొన్ని రంగాలలో యాజమాన్య నమూనాలతో ప్రత్యక్షంగా పోటీపడనప్పటికీ మొత్తం AI మరింత వైవిధ్యంగా మారుతోంది మరియు Llama యొక్క పాత్ర నిర్దిష్ట సముచిత స్థానాల్లో స్థిరపడుతోంది.