Amazon Bedrock artık Meta’nın en son yapay zeka yenilikleri olan Llama 4 Scout 17B ve Llama 4 Maverick 17B modellerini tamamen yönetilen, sunucusuz seçenekler olarak sunuyor. Bu yeni temel modeller (FMs), gelişmiş erken füzyon teknolojisi aracılığıyla yerel çok modlu yetenekleri entegre ederek, bu özellikleri uygulamalarınızda hassas görüntü anlama ve gelişmiş bağlamsal işlem için kullanmanızı sağlıyor.
Llama 4, yenilikçi bir Uzman Karışımı (MoE) mimarisi kullanır. Bu tasarım, hem akıl yürütme hem de görüntü anlama görevlerini geliştirirken, maliyetleri ve hızı dikkatli bir şekilde yönetir. Önceki modeli Llama 3 ile karşılaştırıldığında, bu mimari yaklaşım Llama 4’ün daha düşük bir maliyetle üstün performans sunmasını sağlar ve küresel uygulamalar için daha geniş dil desteği sunar.
Daha önce Amazon SageMaker JumpStart’ta bulunan bu modellere artık Amazon Bedrock aracılığıyla erişilebilir, bu da kurumsal düzeyde güvenlik ve gizlilik ile üretken yapay zeka uygulamalarının oluşturulmasını ve ölçeklendirilmesini basitleştirir.
Llama 4 Maverick 17B’ye Derinlemesine Bakış
Llama 4 Maverick 17B, 128 uzman modülü ve toplam 400 milyar parametre içeren yerel bir çok modlu model olarak öne çıkıyor. Gücü, hem görüntüleri hem de metni anlama becerisinde yatıyor ve bu da onu çok yönlü asistan ve sohbet uygulamaları için son derece uygun hale getiriyor. 1 milyon tokenlik bir bağlam penceresi desteğiyle bu model, uzun belgeleri ve karmaşık girdileri etkili bir şekilde yönetmek için gereken esnekliği sağlar.
Llama 4 Scout 17B’yi Keşfetme
Buna karşılık, Llama 4 Scout 17B genel amaçlı bir çok modlu modeldir. 16 uzman modülü, 17 milyar aktif parametre ve toplam 109 milyar parametreye sahiptir. Performansı, önceki tüm Llama modellerini aşıyor. Şu anda, Amazon Bedrock, Llama 4 Scout modeli için 3,5 milyon tokenlik bir bağlam penceresini destekliyor ve gelecekte genişletme planları var.
Llama 4 Modellerinin Pratik Uygulamaları
Llama 4 modellerinin gelişmiş yetenekleri, çeşitli endüstrilerdeki çok çeşitli uygulamalar için uyarlanabilir. İşte öne çıkan bazı kullanım örnekleri:
- Kurumsal Uygulamalar: Farklı araçlar ve iş akışları arasında akıl yürütebilen, çok modlu girdileri işleyebilen ve ticari uygulamalar için yüksek kaliteli yanıtlar sunabilen akıllı aracıları geliştirebilirsiniz.
- Çok Dilli Asistanlar: Yalnızca görüntüleri anlamakla kalmayıp, aynı zamanda küresel bir kitleye hitap eden birden çok dilde yüksek kaliteli yanıtlar sağlayan sohbet uygulamaları oluşturun.
- Kod ve Belge Zekası: Kodu anlayabilen, belgelerden yapılandırılmış verileri çıkarabilen ve büyük miktarda metin ve kodun derinlemesine analizini yapabilen uygulamalar geliştirin.
- Müşteri Desteği: Müşteriler ekran görüntüleri veya fotoğraflar paylaştığında daha etkili problem çözmeyi sağlayan görüntü analizi yetenekleriyle destek sistemlerini geliştirin.
- İçerik Oluşturma: Görsel girdileri anlama ve bunlara yanıt verme yeteneği ile birden çok dilde yaratıcı içerik oluşturun.
- Araştırma: Hem metinden hem de görüntülerden içgörüler sunan çok modlu verileri entegre edebilen ve analiz edebilen araştırma uygulamaları oluşturun.
Amazon Bedrock’ta Llama 4 ile Başlarken
Amazon Bedrock’ta bu yeni sunucusuz modelleri kullanmaya başlamak için öncelikle erişim talep etmeniz gerekir. Bu, gezinme bölmesinden Model erişimi seçilerek ve hem Llama 4 Maverick 17B hem de Llama 4 Scout 17B modelleri için erişim etkinleştirilerek Amazon Bedrock konsolu aracılığıyla yapılabilir.
Llama 4 modellerini uygulamalarınıza entegre etmek, konuşma yapay zeka etkileşimleri için birleşik bir arayüz sağlayan Amazon Bedrock Converse API ile basitleştirilmiştir.
Llama 4 Maverick ile Çok Modlu Diyalog Örneği
İşte Llama 4 Maverick modeliyle çok modlu bir diyaloğa girmek için Python için Amazon SDK’sını (Boto3) nasıl kullanacağınıza dair bir örnek: