Amazon Bedrock นำเสนอนวัตกรรมด้านปัญญาประดิษฐ์ล่าสุดของ Meta คือ Llama 4 Scout 17B และ Llama 4 Maverick 17B ในรูปแบบตัวเลือกที่จัดการได้อย่างสมบูรณ์แบบและไร้เซิร์ฟเวอร์ Foundation Models (FMs) ใหม่เหล่านี้ผสานรวมความสามารถแบบ Multimodal ดั้งเดิมผ่านเทคโนโลยี Advanced Early Fusion ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติเหล่านี้เพื่อความเข้าใจภาพที่แม่นยำและการประมวลผลตามบริบทที่ได้รับการปรับปรุงภายในแอปพลิเคชันของคุณ
Llama 4 ใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ การออกแบบนี้ช่วยเพิ่มทั้งเหตุผลและความเข้าใจภาพในขณะที่จัดการต้นทุนและความเร็วอย่างระมัดระวัง เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้าอย่าง Llama 3 แนวทางสถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้ Llama 4 มอบประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในราคาที่ลดลงและรองรับภาษาที่กว้างขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก
ก่อนหน้านี้รุ่นเหล่านี้มีให้ใช้งานบน Amazon SageMaker JumpStart ตอนนี้สามารถเข้าถึงได้ผ่าน Amazon Bedrock ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการสร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชัน Generative AI ด้วยความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวระดับองค์กร
เจาะลึก Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 17B โดดเด่นในฐานะโมเดล Multimodal ดั้งเดิมที่มีโมดูลผู้เชี่ยวชาญ 128 โมดูลและพารามิเตอร์ทั้งหมด 4 แสนล้านพารามิเตอร์ จุดแข็งของมันอยู่ที่ความสามารถในการเข้าใจทั้งภาพและข้อความ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันผู้ช่วยและแชทอเนกประสงค์ ด้วยการรองรับ Context Window ขนาด 1 ล้าน Token โมเดลนี้จึงมีความยืดหยุ่นที่จำเป็นในการจัดการเอกสารขนาดยาวและอินพุตที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สำรวจ Llama 4 Scout 17B
ในทางตรงกันข้าม Llama 4 Scout 17B เป็นโมเดล Multimodal อเนกประสงค์ มีโมดูลผู้เชี่ยวชาญ 16 โมดูล พารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 17 พันล้านพารามิเตอร์ และพารามิเตอร์ทั้งหมด 109 พันล้านพารามิเตอร์ ประสิทธิภาพของมันเหนือกว่าโมเดล Llama รุ่นก่อนหน้าทั้งหมด ปัจจุบัน Amazon Bedrock รองรับ Context Window ขนาด 3.5 ล้าน Token สำหรับโมเดล Llama 4 Scout โดยมีแผนสำหรับการขยายในอนาคต
การประยุกต์ใช้จริงของโมเดล Llama 4
ความสามารถขั้นสูงของโมเดล Llama 4 สามารถปรับให้เข้ากับการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ นี่คือ Use Case ที่โดดเด่นบางส่วน:
แอปพลิเคชันระดับองค์กร: คุณสามารถพัฒนา Intelligent Agent ที่สามารถให้เหตุผลข้ามเครื่องมือและ Workflow ที่แตกต่างกัน จัดการอินพุต Multimodal และให้การตอบสนองที่มีคุณภาพสูงสำหรับแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์
ผู้ช่วยหลายภาษา: สร้างแอปพลิเคชันแชทที่ไม่เพียงแต่เข้าใจภาพ แต่ยังให้การตอบสนองที่มีคุณภาพสูงในหลายภาษา ตอบสนองความต้องการของผู้ชมทั่วโลก
Code and Document Intelligence: พัฒนาแอปพลิเคชันที่สามารถเข้าใจ Code แยกข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเอกสาร และดำเนินการวิเคราะห์เชิงลึกของข้อความและ Code จำนวนมาก
การสนับสนุนลูกค้า: ปรับปรุงระบบสนับสนุนด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ภาพ ทำให้การแก้ปัญหาเมื่อลูกค้าแชร์ภาพหน้าจอหรือภาพถ่ายมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การสร้างเนื้อหา: สร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ในหลายภาษา โดยมีความสามารถในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่ออินพุตภาพ
การวิจัย: สร้างแอปพลิเคชันการวิจัยที่สามารถรวมและวิเคราะห์ข้อมูล Multimodal นำเสนอข้อมูลเชิงลึกจากทั้งข้อความและภาพ
เริ่มต้นใช้งาน Llama 4 ใน Amazon Bedrock
ในการเริ่มต้นใช้งานโมเดล Serverless ใหม่เหล่านี้ใน Amazon Bedrock คุณต้องขอสิทธิ์เข้าถึงก่อน สามารถทำได้ผ่าน Amazon Bedrock Console โดยเลือก Model access จาก Navigation Pane และเปิดใช้งานการเข้าถึงสำหรับทั้งโมเดล Llama 4 Maverick 17B และ Llama 4 Scout 17B
การรวมโมเดล Llama 4 เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณทำได้ง่ายขึ้นด้วย Amazon Bedrock Converse API ซึ่งมี Interface ที่เป็นหนึ่งเดียวสำหรับการโต้ตอบ AI แบบสนทนา
ตัวอย่างของการสนทนา Multimodal กับ Llama 4 Maverick
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างวิธีการใช้ Amazon SDK for Python (Boto3) เพื่อมีส่วนร่วมในการสนทนา Multimodal กับโมเดล Llama 4 Maverick: