บริการ Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI ต้อนรับสมาชิกใหม่ที่น่าตื่นเต้น: กลุ่มโมเดล Meta Llama 4 ซึ่งรวมถึง Scout และ Maverick โมเดลเหล่านี้ผสานสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ที่เป็นเอกลักษณ์ ซึ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผลและประสิทธิภาพอย่างมาก พวกเขาได้รับการปรับแต่งเป็นพิเศษเพื่อให้เป็นเลิศในหลายโดเมน เช่น ความเข้าใจหลายรูปแบบ งานหลายภาษา การสร้างโค้ด และการเรียกเครื่องมือ และสามารถขับเคลื่อนระบบเอเจนต์ขั้นสูงได้
ขณะนี้โมเดลเหล่านี้มีให้ใช้งานในเวอร์ชัน General Availability (GA) ในภูมิภาคต่อไปนี้:
- ตามความต้องการ: ORD (ชิคาโก)
- Dedicated AI Cluster: ORD (ชิคาโก), GRU (กวารุลยอส), LHR (ลอนดอน), KIK (กิคุยู)
ไฮไลท์สำคัญของ Llama 4 Series
ความสามารถหลายรูปแบบ: ทำลายขีดจำกัดของประเภทข้อมูล
Llama 4 Scout และ Maverick ไม่ได้เป็นเพียงแค่โมเดลภาษา แต่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านมัลติโมดัลอย่างแท้จริง พวกเขาสามารถประมวลผลและบูรณาการข้อมูลประเภทต่างๆ ได้อย่างเป็นธรรมชาติ รวมถึงข้อความและรูปภาพ ซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชัน AI มีความสมบูรณ์และครอบคลุมมากขึ้น ลองนึกภาพระบบ AI ที่สามารถเข้าใจทั้งคำอธิบายที่เป็นข้อความและรูปภาพที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้เข้าใจบริบทได้ดีขึ้นและตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ความสามารถหลายรูปแบบนี้เปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างคำบรรยายภาพ การตอบคำถามด้วยภาพ และอื่นๆ
การสนับสนุนหลายภาษา: การสื่อสารไร้พรมแดน
อีกหนึ่งไฮไลท์ที่สำคัญของซีรีส์ Llama 4 คือการรองรับหลายภาษาที่แข็งแกร่ง โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่มี 200 ภาษา และปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับ 12 ภาษาหลัก (อาหรับ, อังกฤษ, ฝรั่งเศส, เยอรมัน, ฮินดี, อินโดนีเซีย, อิตาลี, โปรตุเกส, สเปน, ตากาล็อก, ไทย และเวียดนาม) ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถเข้าใจและสร้างข้อความในหลายภาษา เปิดประตูสู่การใช้งานทั่วโลก สิ่งสำคัญคือ ฟังก์ชันการทำความเข้าใจรูปภาพรองรับเฉพาะภาษาอังกฤษเท่านั้น
การพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ: Footprint GPU ที่เล็กลง
สำหรับนักพัฒนา Llama 4 Scout ได้รับการออกแบบมาตั้งแต่ต้นเพื่อให้เข้าถึงได้มากขึ้น สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน Footprint GPU ที่เล็กลง ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด ซึ่งหมายความว่าแม้ไม่มีอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลัง นักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็สามารถใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันอันทรงพลังของ Llama 4 Scout เพื่อเร่งการพัฒนาและการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI
โมเดลโอเพนซอร์ส: เสริมศักยภาพชุมชน
Meta เลือกท่าทีที่เปิดกว้าง โดยเผยแพร่โมเดลทั้งสองภายใต้สัญญาอนุญาตชุมชน Llama 4 ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาสามารถปรับแต่งและปรับใช้ได้อย่างอิสระ โดยปฏิบัติตามข้อกำหนดสิทธิ์การใช้งานที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น รูปแบบเปิดนี้สามารถส่งเสริมการสร้างสรรค์นวัตกรรมและความร่วมมือในชุมชน AI ทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI
วันที่หมดอายุความรู้
โปรดทราบว่าวันหมดอายุความรู้ของโมเดล Llama 4 คือสิงหาคม 2024 ซึ่งหมายความว่าพวกเขาอาจไม่สามารถให้ข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับเหตุการณ์หรือข้อมูลที่เกิดขึ้นหลังจากวันที่นี้ได้
ข้อสำคัญ: นโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้ของ Llama จำกัดการใช้งานภายในสหภาพยุโรป (EU)
Llama 4 Scout: แชมป์เปี้ยนน้ำหนักเบา
สถาปัตยกรรม: การออกแบบพารามิเตอร์ที่ชาญฉลาด
Llama 4 Scout ใช้การออกแบบสถาปัตยกรรมที่ชาญฉลาด โดยจะเปิดใช้งานเพียง 17 พันล้านพารามิเตอร์จากทั้งหมดประมาณ 109 พันล้านพารามิเตอร์ การออกแบบนี้ใช้ประโยชน์จากการผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ 16 คน ซึ่งทำให้เกิดความสมดุลที่ดีระหว่างประสิทธิภาพและประสิทธิผล ด้วยการเปิดใช้งานเพียงส่วนหนึ่งของพารามิเตอร์ Scout สามารถลดความต้องการในการคำนวณได้อย่างมาก ทำให้สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัดได้
Context Window: ความสามารถในการจัดการข้อความขนาดยาว
Llama 4 Scout รองรับความยาวบริบทสูงสุด 10 ล้านโทเค็น (ต้องใช้ GPU หลายตัว) อย่างไรก็ตาม ในช่วง General Availability (GA) บริการ OCI Generative AI จะรองรับความยาวบริบท 192k โทเค็น แม้แต่ Context Window ขนาด 192k ก็เพียงพอที่จะจัดการข้อความที่ยาวพอสมควร เช่น บทในหนังสือหรือรายงานโดยละเอียด
การปรับใช้: ขนาดกะทัดรัดแต่ทรงพลัง
หนึ่งในเป้าหมายการออกแบบของ Llama 4 Scout คือการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน Footprint GPU ที่เล็กลง ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับสถานการณ์การปรับใช้ที่หลากหลาย รวมถึงอุปกรณ์ปลายทาง (edge devices) และสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่มีทรัพยากรจำกัด
ประสิทธิภาพ: เหนือกว่าคู่แข่ง
Llama 4 Scout ทำงานได้ดีในการวัดประสิทธิภาพหลายอย่าง เหนือกว่าโมเดลต่างๆ เช่น Gemma 3 ของ Google และ Mistral 3.1 สิ่งนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นของ Scout ในด้านประสิทธิภาพ ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับงาน AI ต่างๆ
Llama 4 Maverick: นักสู้รุ่นเฮฟวี่เวท
สถาปัตยกรรม: สเกลที่ใหญ่กว่า พลังที่มากขึ้น
เมื่อเทียบกับ Scout Llama 4 Maverick ใช้สถาปัตยกรรมที่ใหญ่กว่า ในทำนองเดียวกัน จะเปิดใช้งาน 17 พันล้านพารามิเตอร์ แต่จะทำได้ภายในกรอบงานที่ใหญ่กว่าซึ่งมีพารามิเตอร์ทั้งหมดประมาณ 400 พันล้านพารามิเตอร์ และใช้ประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญ 128 คน สเกลที่ใหญ่กว่านี้ทำให้ Maverick มีความสามารถที่มากขึ้น ทำให้สามารถทำงานได้ดีในงาน AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น
Context Window: ความจำที่ยาวนานเป็นพิเศษ
Llama 4 Maverick รองรับความยาวบริบทสูงสุด 1 ล้านโทเค็น ใน General Availability (GA) การปรับใช้ OCI จะรองรับความยาวบริบท 512k โทเค็น Context Window ที่ยาวเช่นนี้ทำให้ Maverick สามารถจัดการข้อความที่ซับซ้อนอย่างยิ่ง เช่น หนังสือทั้งเล่มหรือชุดเอกสารหลายชุด
การปรับใช้: ต้องการพื้นที่ที่มากขึ้น
เนื่องจากขนาดที่ใหญ่กว่า Llama 4 Maverick จึงต้องการพื้นที่ปรับใช้ที่ใหญ่กว่า Scout ใน GA การปรับใช้ Maverick บน OCI ต้องการพื้นที่ประมาณสองเท่าของ Scout
ประสิทธิภาพ: เทียบชั้นกับโมเดลชั้นนำ
ในงานสร้างโค้ดและการอนุมานประสิทธิภาพของ Llama 4 Maverick เทียบได้กับโมเดลชั้นนำอย่าง GPT-4o ของ OpenAI และ DeepSeek-V3 สิ่งนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงตำแหน่งผู้นำของ Maverick ในสาขา AI
โดยสรุป Llama 4 Series แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI พวกเขาได้รับการปรับปรุงอย่างมากในด้านประสิทธิภาพ ความอเนกประสงค์ และการเข้าถึง โดยให้การสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพสำหรับสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย
ขณะนี้ลูกค้า OCI สามารถใช้ประโยชน์จากโมเดลที่ทรงพลังเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนในการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน พวกเขาสามารถเข้าถึงโมเดลเหล่านี้ผ่านอินเทอร์เฟซแชท API หรือ Endpoints เฉพาะ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาและการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI
การเปิดตัวโมเดล Llama 4 ถือเป็นการเริ่มต้นยุคใหม่สำหรับบริการ OCI Generative AI ด้วยการนำเสนอโมเดลขั้นสูงเหล่านี้ OCI กำลังช่วยให้ลูกค้าปลดล็อกศักยภาพของ AI อย่างเต็มที่ และขับเคลื่อนนวัตกรรมในทุกอุตสาหกรรม
Llama 4 บน OCI Generative AI: ถอดรหัสความสามารถที่น่าทึ่ง
OCI Generative AI ได้ทำการเปิดตัว Meta Llama 4 อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นการยกระดับขีดความสามารถของบริการ AI ของ Oracle Cloud Infrastructure ไปอีกขั้น กลุ่มโมเดล Llama 4 ที่ประกอบไปด้วย Scout และ Maverick มาพร้อมสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) อันเป็นเอกลักษณ์ ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลและขยายขอบเขตการใช้งานให้กว้างขวางยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นความเข้าใจหลายรูปแบบ, งานหลายภาษา, การสร้างโค้ด, หรือการเรียกใช้เครื่องมือต่างๆ Llama 4 พร้อมที่จะพลิกโฉมระบบเอเจนต์อัจฉริยะ
Llama 4 Scout และ Maverick พร้อมใช้งานแล้วในเวอร์ชัน General Availability (GA) ในภูมิภาค:
- On-Demand: ORD (ชิคาโก)
- Dedicated AI Cluster: ORD (ชิคาโก), GRU (กวารุลยอส), LHR (ลอนดอน), KIK (กิคุยู)
ทำความรู้จักกับ Llama 4: ศักยภาพที่เหนือกว่า
ก้าวข้ามขีดจำกัดด้วยความสามารถ Multi-Modal
Llama 4 ไม่ได้เป็นเพียงแค่โมเดลภาษา แต่เป็นสุดยอดแห่งความสามารถแบบ Multi-Modal ที่สามารถประมวลผลและผนวกรวมข้อมูลหลากหลายประเภทได้อย่างราบรื่น ไม่ว่าจะเป็นข้อความ, รูปภาพ, หรือข้อมูลประเภทอื่นๆ ทำให้แอปพลิเคชัน AI มีความสมบูรณ์และครอบคลุมมากยิ่งขึ้น ลองจินตนาการถึงระบบ AI ที่สามารถเข้าใจทั้งคำอธิบายที่เป็นข้อความและรูปภาพได้อย่างแม่นยำ ทำให้สามารถวิเคราะห์บริบทและตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด ความสามารถ Multi-Modal ของ Llama 4 เปิดประตูสู่โลกแห่งความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างคำบรรยายภาพ, การตอบคำถามด้วยภาพ, และอื่นๆ อีกมากมาย
ภาษาไม่ใช่ปัญหา: สนับสนุนหลากหลายภาษาทั่วโลก
อีกหนึ่งจุดเด่นที่สำคัญของ Llama 4 คือการรองรับภาษาที่หลากหลายอย่างครอบคลุม โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่มีมากกว่า 200 ภาษา และยังได้รับการปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับ 12 ภาษาหลัก ได้แก่ อาหรับ, อังกฤษ, ฝรั่งเศส, เยอรมัน, ฮินดี, อินโดนีเซีย, อิตาลี, โปรตุเกส, สเปน, ตากาล็อก, ไทย และเวียดนาม นั่นหมายความว่า Llama 4 สามารถเข้าใจและสร้างข้อความในภาษาต่างๆ ได้อย่างเป็นธรรมชาติ ทำให้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ทั่วโลก อย่างไรก็ตาม ฟังก์ชันการทำความเข้าใจรูปภาพในปัจจุบันยังรองรับเฉพาะภาษาอังกฤษเท่านั้น
พัฒนาอย่างมีประสิทธิภาพ: GPU Footprint ขนาดเล็ก
Llama 4 Scout ได้รับการออกแบบมาโดยคำนึงถึงความสามารถในการเข้าถึงเป็นหลัก สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน GPU Footprint ขนาดเล็ก ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด นักพัฒนาจึงสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ Llama 4 Scout ได้อย่างเต็มที่ แม้จะไม่มีอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่ล้ำสมัย ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ได้อย่างรวดเร็ว
พลังแห่ง Open Source: ร่วมสร้างสรรค์นวัตกรรม
Meta ได้ตัดสินใจเผยแพร่โมเดล Llama 4 ภายใต้สัญญาอนุญาตแบบ Open Source นั่นหมายความว่านักพัฒนาสามารถปรับแต่งและปรับใช้โมเดลได้อย่างอิสระ โดยอยู่ภายใต้เงื่อนไขของสัญญาอนุญาตที่กำหนดไว้ รูปแบบ Open Source นี้จะช่วยส่งเสริมการสร้างสรรค์นวัตกรรมและความร่วมมือในชุมชน AI ทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาและประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ได้อย่างกว้างขวาง
ข้อจำกัดที่ควรทราบ: Knowledge Cutoff Date
โปรดทราบว่า Llama 4 มี Knowledge Cutoff Date คือเดือนสิงหาคม 2024 นั่นหมายความว่าโมเดลอาจไม่สามารถให้ข้อมูลที่ทันสมัยเกี่ยวกับเหตุการณ์หรือข้อมูลที่เกิดขึ้นหลังจากวันที่ดังกล่าว
ข้อสำคัญ: นโยบายการใช้งานที่ยอมรับได้ของ Llama (Acceptable Use Policy) จำกัดการใช้งานโมเดลภายในสหภาพยุโรป (EU)
Llama 4 Scout: ขุมพลังขนาดเล็ก
สถาปัตยกรรมที่ชาญฉลาด: Balance ระหว่างประสิทธิภาพและประสิทธิผล
Llama 4 Scout เลือกใช้สถาปัตยกรรมที่ชาญฉลาด ด้วยการเปิดใช้งานเพียง 17 พันล้านพารามิเตอร์ จากพารามิเตอร์ทั้งหมดประมาณ 109 พันล้านพารามิเตอร์ การออกแบบนี้ใช้ประโยชน์จาก Mixture of Experts (MoE) จำนวน 16 ตัว เพื่อสร้างสมดุลที่ลงตัวระหว่างประสิทธิภาพและประสิทธิผล ด้วยการเปิดใช้งานเพียงบางส่วนของพารามิเตอร์ ทำให้ Scout สามารถลดความต้องการในการประมวลผลได้อย่างมาก ทำให้สามารถทำงานได้ในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด โดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ
Context Window ที่กว้างขวาง: จัดการข้อความขนาดยาวได้อย่างง่ายดาย
Llama 4 Scout รองรับ Context Length สูงสุดถึง 10 ล้าน Tokens (ต้องใช้ GPU หลายตัว) อย่างไรก็ตาม ในช่วง General Availability (GA) บริการ OCI Generative AI จะรองรับ Context Length ที่ 192k Tokens แม้ Context Window ที่ 192k ก็เพียงพอต่อการจัดการข้อความที่ยาวพอสมควร เช่น บทในหนังสือ หรือรายงานที่มีรายละเอียด
ปรับใช้ได้หลากหลาย: ขนาดกะทัดรัดแต่ทรงพลัง
หนึ่งในเป้าหมายหลักในการออกแบบ Llama 4 Scout คือการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน GPU Footprint ขนาดเล็ก ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการปรับใช้ในสถานการณ์ต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น Edge Devices หรือ Cloud Environments ที่มีทรัพยากรจำกัด
ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า: ก้าวข้ามคู่แข่ง
Llama 4 Scout ทำผลงานได้อย่างยอดเยี่ยมในการทดสอบ Benchmarks ต่างๆ เหนือกว่าโมเดลอื่นๆ เช่น Google’s Gemma 3 และ Mistral 3.1 สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นของ Scout และทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับงาน AI ต่างๆ
Llama 4 Maverick: นักสู้รุ่น Heavyweight
สถาปัตยกรรมขนาดใหญ่: พลังที่มากขึ้น
เมื่อเทียบกับ Scout แล้ว Llama 4 Maverick เลือกใช้สถาปัตยกรรมที่ใหญ่กว่า โดยยังคงเปิดใช้งาน 17 พันล้านพารามิเตอร์ แต่ทำงานภายใต้ Framework ที่มีขนาดใหญ่กว่า โดยมีพารามิเตอร์ทั้งหมดประมาณ 400 พันล้านพารามิเตอร์ และใช้ประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญ (Experts) จำนวน 128 ตัว สถาปัตยกรรมที่ใหญ่กว่านี้ทำให้ Maverick มีความสามารถที่มากขึ้น และสามารถทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในงาน AI ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
Context Window ที่ยาวเป็นพิเศษ: ความจำที่ไร้ขีดจำกัด
Llama 4 Maverick รองรับ Context Length สูงสุดถึง 1 ล้าน Tokens ในช่วง General Availability (GA) การปรับใช้บน OCI จะรองรับ Context Length ที่ 512k Tokens Context Window ที่ยาวขนาดนี้ทำให้ Maverick สามารถจัดการกับข้อความที่ซับซ้อน เช่น หนังสือทั้งเล่ม หรือชุดเอกสารจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย
ต้องการพื้นที่มากขึ้น: เพื่อประสิทธิภาพที่เหนือกว่า
เนื่องจากสถาปัตยกรรมที่ใหญ่กว่า Llama 4 Maverick จึงต้องการพื้นที่ในการปรับใช้มากกว่า Scout ในช่วง GA การปรับใช้ Maverick บน OCI จะใช้พื้นที่ประมาณสองเท่าของ Scout
ประสิทธิภาพเทียบเท่าโมเดลชั้นนำ: ก้าวสู่ความเป็นผู้นำ
ในงานด้าน Code Generation และ Reasoning ประสิทธิภาพของ Llama 4 Maverick สามารถเทียบได้กับโมเดลชั้นนำ เช่น OpenAI’s GPT-4o และ DeepSeek-V3 สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงตำแหน่งผู้นำของ Maverick ในวงการ AI
โดยสรุป Llama 4 Series แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI ด้วยประสิทธิภาพ, ความอเนกประสงค์ และความสามารถในการเข้าถึงที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมาก ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับรูปแบบการใช้งานที่หลากหลาย
ขณะนี้ลูกค้า OCI สามารถใช้ประโยชน์จากโมเดลที่ทรงพลังเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนของการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน พวกเขาสามารถเข้าถึงโมเดลเหล่านี้ผ่านทาง Chat Interface, API หรือ Dedicated Endpoints ซึ่งทำให้การพัฒนาและการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI เป็นเรื่องง่าย
การเปิดตัว Llama 4 ถือเป็นยุคใหม่ของบริการ OCI Generative AI ด้วยการนำเสนอโมเดลที่ล้ำสมัยเหล่านี้ OCI กำลังช่วยให้ลูกค้าปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI และขับเคลื่อนนวัตกรรมในทุกอุตสาหกรรม