Meta, DeepSeek R1'e yanıt olarak Llama 4 ailesini (Maverick, Scout, Behemoth önizlemesi) açık kaynak olarak yayınladı. Çok modluluk (metin, video, görüntü), devasa bağlam pencereleri (1M/10M token) ve MoE mimarisi sunuyor. Muhakeme ve kodlamaya odaklanıyor. Kıyaslamalar rekabet gücünü gösteriyor. Güvenlik araçları dahil.
Facebook, Instagram ve WhatsApp'ın arkasındaki teknoloji devi Meta Platforms, Llama 4 serisini tanıtarak yapay zeka alanındaki konumunu önemli ölçüde ilerletti. Bu lansman, şirketin etkili Llama açık model ailesinin bir sonraki iterasyonunu işaret ediyor ve YZ geliştirmesinin ön saflarında rekabet etme taahhüdünü sürdürüyor.
Meta'nın yeni nesil LLM'i Llama 4'ün lansmanı, teknik eksiklikler ve OpenAI gibi rakiplere kıyasla performans sorunları nedeniyle gecikmelerle karşı karşıya. Bu durum, Meta'nın yapay zeka yarışındaki konumunu ve yatırımcı güvenini etkiliyor. Şirket, API geliştirmeye odaklanarak bu zorlukların üstesinden gelmeye çalışıyor.
Meta, amiral gemisi büyük dil modeli Llama 4'ü piyasaya sürmeye hazırlanıyor. Gecikmeler, rekabetçi kıyaslamalar, devasa yatırımlar ve DeepSeek gibi beklenmedik rakiplerin ortaya çıkışı, bu yüksek riskli yapay zeka yarışındaki zorlukları vurguluyor. Meta'nın MoE mimarisi ve açık kaynak stratejisi de mercek altında.
Marc Andreessen, Meta'nın kompakt Llama yapay zeka modelinin sadece 128MB RAM'e sahip Windows 98'de çalıştırılmasını vurguladı. Exo Labs'ın teknik zorlukların üstesinden geldiği bu başarı, Andreessen'ı konuşabilen bilgisayarların daha erken gelip gelemeyeceğini düşündürdü. Deney, Copilot gibi modern YZ entegrasyonlarıyla çarpıcı bir tezat oluşturuyor ve teknolojik potansiyeli sorgulatıyor.
NVIDIA'nın FFN Füzyonu, Büyük Dil Modellerinin (LLM) çıkarım verimliliğini artırıyor. Ardışık İleri Beslemeli Ağ (FFN) katmanlarını paralelleştirerek gecikmeyi ve maliyeti azaltır. Llama-405B'nin daha hızlı Ultra-253B-Base modeline dönüştürülmesiyle kanıtlanan bu yöntem, performanstan ödün vermeden yapay zeka hesaplamalarını optimize etmek için yeni bir yol sunuyor.
Meta, Endonezya'da Meta AI ve AI Studio'yu başlattı. Llama 3.2 destekli, Bahasa Indonesia uyumlu asistan ve 'Imagine' özelliği sunuluyor. Pazarlamacılar için Instagram içerik üreticileriyle bağlantı kurmayı kolaylaştıran yapay zeka araçları ve geliştirilmiş Partnership Ads de tanıtıldı. Advantage+ kampanyalarının performansı ve Meta'nın tam otomatik reklam vizyonu vurgulandı.
Büyük Dil Modellerini (LLM) malzeme bilimi gibi teknik alanlara uyarlamanın zorluklarını keşfedin. İnce ayar (CPT, SFT, DPO, ORPO) ve özellikle SLERP kullanarak model birleştirmenin, Llama ve Mistral gibi modellerde yeni yetenekleri nasıl ortaya çıkarabileceğini öğrenin. Boyutun ve birleştirme stratejilerinin etkisini inceleyin.
Nvidia, Project G-Assist ile RTX GPU'larda yerel olarak çalışan deneysel bir yapay zeka asistanı sunuyor. Computex 2024'te tanıtılan bu araç, oyun içi yardım, sistem teşhisi ve optimizasyon sunarak bulut tabanlı alternatiflerden ayrılıyor. Geliştirici katkılarına açık olan G-Assist, Nvidia'nın yapay zeka vizyonunun bir parçası.
Meta ve Llama AI modeli sunucuları arasındaki gelir paylaşımı anlaşması, yapay zeka işbirliğinde yeni bir dönemi işaret ediyor. Bu ortaklık, AI modelinin yaratıcıları ve sunucularının katkılarının daha adil ve sürekli bir şekilde ödüllendirilmesini sağlıyor, inovasyonu ve AI teknolojilerinin benimsenmesini hızlandırıyor.
