Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI hizmetinde, Scout ve Maverick’i içeren heyecan verici yeni bir üye olan Meta Llama 4 model serisine merhaba deyin. Bu modeller, benzersiz bir Uzman Karışımı (MoE) mimarisini kullanarak işlem gücünü ve verimliliği önemli ölçüde artırıyor. Çok modlu anlama, çok dilli görevler, kod üretimi ve araç çağırma gibi çeşitli alanlarda üstün performans göstermek ve gelişmiş aracı sistemlerini yönlendirmek için özel olarak optimize edilmişlerdir.
Şu anda bu modeller, aşağıdaki bölgelerde Genel Kullanıma (GA) sürümlerinde mevcuttur:
- İstek Üzerine: ORD (Chicago)
- Özel AI Kümesi: ORD (Chicago), GRU (Guarulhos), LHR (Londra), KIK (Kikuyu)
Llama 4 Serisinin Temel Özellikleri
Çok Modlu Yetenekler: Veri Türlerinin Sınırlarını Aşmak
Llama 4 Scout ve Maverick sadece dil modelleri değil, aynı zamanda gerçek çok modlu ustalardır. Metin ve resimler de dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini yerel olarak işleyebilir ve entegre edebilirler, böylece daha zengin ve daha kapsamlı AI uygulamaları mümkün olur. Bir metin açıklamasını ve ilgili bir resmi aynı anda anlayabilen ve böylece bağlamı daha iyi kavrayıp daha bilinçli kararlar alabilen bir AI sistemi hayal edin. Bu çok modlu yetenek, görüntü altyazı oluşturma, görsel soru yanıtlama gibi görevler için yepyeni olasılıkların önünü açıyor.
Çok Dilli Destek: Sınır Tanımayan İletişim
Llama 4 serisinin bir diğer öne çıkan özelliği de güçlü çok dilli destek yeteneğidir. Bu modeller, 200 dil içeren bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş ve 12 ana dil (Arapça, İngilizce, Fransızca, Almanca, Hintçe, Endonezyaca, İtalyanca, Portekizce, İspanyolca, Tagalogca, Tayca ve Vietnamca) için ince ayar yapılmıştır. Bu, birden fazla dilde metni anlayabildikleri ve üretebildikleri anlamına gelir ve bu da küresel uygulamalar için kapıları açar. Görüntü anlama işlevinin şu anda yalnızca İngilizce’yi desteklediğini unutmamak önemlidir.
Verimli Geliştirme: Daha Küçük GPU Ayak İzi
Geliştiriciler için Llama 4 Scout, daha yüksek erişilebilirlik elde etmek için tasarlandı. Daha küçük bir GPU alanında verimli bir şekilde çalışabilir, bu da onu kaynak sınırlı ortamlarda ideal bir seçim haline getirir. Bu, güçlü donanım cihazlarına sahip olmasanız bile, geliştiricilerin AI uygulamalarının geliştirilmesini ve dağıtımını hızlandırmak için Llama 4 Scout’un güçlü özelliklerinden yararlanabileceği anlamına gelir.
Açık Kaynak Modelleri: Topluluğu Güçlendirme
Meta, Llama 4 topluluk lisans sözleşmesi ile bu iki modeli yayınlayarak açık bir duruş sergilemeyi seçti. Bu, geliştiricilerin belirli lisans şartlarına uymaları koşuluyla bunları ince ayar yapma ve dağıtma özgürlüğüne sahip olduğu anlamına gelir. Bu açık model, AI topluluğunda yeniliği ve işbirliğini teşvik edebilir ve daha fazla insanın AI teknolojisinin geliştirilmesine ve uygulanmasına dahil olmasını sağlayabilir.
Bilgi Kesme Tarihi
Llama 4 modellerinin bilgi kesme tarihinin Ağustos 2024 olduğunu unutmamak önemlidir. Bu, bu tarihten sonra meydana gelen olaylar veya bilgiler hakkında en son bilgileri sağlayamayacakları anlamına gelir.
Önemli Not: Llama kabul edilebilir kullanım politikası, Avrupa Birliği (AB) içindeki kullanımını kısıtlar.
Llama 4 Scout: Hafif Şampiyon
Mimari: Akıllı Parametre Tasarımı
Llama 4 Scout, toplam yaklaşık 109 milyar parametre arasında yalnızca 17 milyar parametreyi etkinleştiren akıllı bir mimari tasarım kullanır. Bu tasarım, performans ve verimlilik arasında iyi bir denge sağlayan 16 uzman karışımından yararlanır. Scout, yalnızca parametrelerin bir kısmını etkinleştirerek bilgi işlem gereksinimlerini önemli ölçüde azaltabilir ve bu da kaynak sınırlı ortamlarda çalışmasını sağlar.
Bağlam Penceresi: Uzun Metinleri İşleme Yeteneği
Llama 4 Scout, 10 milyon tokene kadar bağlam uzunluğunu destekler (birden fazla GPU gerektirir). Ancak Genel Kullanıma (GA) sırasında, OCI Generative AI hizmeti 192 bin token bağlam uzunluğunu destekleyecektir. 192 binlik bir bağlam penceresi bile kitap bölümleri veya ayrıntılı raporlar gibi oldukça uzun metinleri işlemek için yeterlidir.
Dağıtım: Kompakt ve Güçlü
Llama 4 Scout’un tasarım hedeflerinden biri, daha küçük bir GPU alanında verimli bir şekilde çalışmaktır. Bu, onu uç cihazlar ve kaynak sınırlı bulut ortamları da dahil olmak üzere çeşitli dağıtım senaryoları için ideal bir seçim haline getirir.
Performans: Rakipleri Aşmak
Llama 4 Scout, Google’ın Gemma 3 ve Mistral 3.1 gibi modellerini geride bırakarak çeşitli kıyaslama testlerinde öne çıktı. Bu, Scout’un performans açısından mükemmel yeteneklerini kanıtlar ve onu çeşitli AI görevleri için güçlü bir araç haline getirir.
Llama 4 Maverick: Ağır Siklet
Mimari: Daha Büyük Ölçek, Daha Fazla Güç
Scout ile karşılaştırıldığında, Llama 4 Maverick daha büyük bir mimari ölçek kullanır. Benzer şekilde 17 milyar parametreyi etkinleştirir, ancak yaklaşık 400 milyar parametrenin toplam çerçevesi içinde gerçekleştirilir ve 128 uzmandan yararlanır. Bu daha büyük ölçek, Maverick’e daha fazla yetenek kazandırır ve daha karmaşık AI görevlerinde mükemmel performans göstermesini sağlar.
Bağlam Penceresi: Süper Uzun Hafıza
Llama 4 Maverick, 1 milyon tokene kadar bağlam uzunluğunu destekler. Genel Kullanıma (GA) sırasında, OCI dağıtımı 512 bin token bağlam uzunluğunu destekleyecektir. Bu kadar uzun bir bağlam penceresi, Maverick’in tam bir kitap veya birden çok belgenin topluluğu gibi son derece karmaşık metinleri işlemesini sağlar.
Dağıtım: Daha Fazla Alana İhtiyaç Duyar
Daha büyük ölçeği nedeniyle, Llama 4 Maverick’in Scout’tan daha fazla dağıtım alanına ihtiyacı vardır. GA’da, OCI’daki Maverick dağıtımının Scout’un yaklaşık iki katı alan gerektirmesi bekleniyor.
Performans: En İyi Modellerle Yarışır
Kod oluşturma ve çıkarım görevlerinde, Llama 4 Maverick’in performansı OpenAI’nin GPT-4o ve DeepSeek-V3 gibi en iyi modellerle karşılaştırılabilir. Bu, Maverick’in AI alanındaki lider konumunun kanıtıdır.
Sonuç olarak, Llama 4 serisi AI model geliştirme alanında önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Performansta, çok yönlülükte ve erişilebilirlikte önemli iyileştirmeler sunarak çeşitli uygulama senaryoları için güçlü destek sağlıyorlar.
OCI müşterileri artık altyapı yönetimi karmaşıklığı konusunda endişelenmeden bu güçlü modellerden kolayca yararlanabilir. Bu modellere sohbet arayüzleri, API’ler veya özel uç noktalar aracılığıyla erişebilirler, bu da AI uygulamalarının geliştirme ve dağıtım sürecini basitleştirir.
Llama 4 modellerinin piyasaya sürülmesi, OCI Generative AI hizmetinde yeni bir dönemin başlangıcını işaret ediyor. OCI, bu gelişmiş modelleri sağlayarak müşterilerinin AI’nin tüm potansiyelini ortaya çıkarmasına ve tüm sektörlerde yaratıcılığı teşvik etmesine yardımcı oluyor.