Meta Llama 4: Phân Tích Sâu

Meta Llama, ban đầu được biết đến với tên LLaMA (Large Language Model Meta AI), đã xuất hiện lần đầu vào tháng 2 năm 2023, đánh dấu sự tham gia của Meta vào thế giới cạnh tranh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Việc phát hành Llama 2 vào tháng 7 năm 2023 là một bước ngoặt lớn, khi Meta áp dụng giấy phép mở cho phép, dân chủ hóa quyền truy cập và thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi. Thông qua sự tinh chỉnh liên tục và nhiều lần lặp lại, Llama đã không ngừng nâng cao khả năng của mình, củng cố vị thế của mình trong số các gã khổng lồ trong ngành như OpenAI, Anthropic và Google.

Gia đình Llama tiếp tục mở rộng vào ngày 5 tháng 4 năm 2025, với sự ra mắt của dòng mô hình Llama 4, còn được gọi là đàn Llama 4, báo hiệu một kỷ nguyên mới của LLM đa phương thức.

Meta Llama 4 là gì?

Meta Llama 4 đại diện cho một bước tiến đáng kể trong công nghệ LLM, sở hữu các khả năng đa phương thức cho phép nó xử lý và diễn giải dữ liệu văn bản, hình ảnh và video. Mô hình thế hệ thứ tư này vượt qua các rào cản ngôn ngữ bằng cách hỗ trợ nhiều ngôn ngữ từ khắp nơi trên thế giới.

Một sự đổi mới quan trọng trong các mô hình Llama 4 là việc áp dụng kiến trúc mixture-of-experts (hỗn hợp chuyên gia), lần đầu tiên cho gia đình Llama. Kiến trúc này kích hoạt một cách linh hoạt chỉ một tập hợp con của tổng số tham số cho mỗi mã thông báo đầu vào, đạt được sự cân bằng hài hòa giữa sức mạnh và hiệu quả.

Mặc dù giấy phép cộng đồng Llama 4 không được chính thức công nhận là giấy phép được Tổ chức Sáng kiến Nguồn mở (Open Source Initiative) phê duyệt, Meta mô tả các mô hình Llama 4 của mình là nguồn mở. Giấy phép cấp quyền sử dụng và sửa đổi miễn phí cho các mô hình Llama 4, tùy thuộc vào một số giới hạn nhất định. Tính đến tháng 4 năm 2025, giới hạn được giới hạn ở 700 triệu người dùng hàng tháng, vượt quá giới hạn này thì cần có giấy phép thương mại.

Dòng sản phẩm Llama 4 bao gồm ba phiên bản chính: Scout, Maverick và Behemoth. Scout và Maverick được ra mắt đồng thời, trong khi Behemoth vẫn đang trong quá trình phát triển. Các mô hình này khác nhau đáng kể về thông số kỹ thuật:

• Llama 4 Scout: Có 17 tỷ tham số hoạt động, 16 chuyên gia, 109 tỷ tổng tham số, cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu mã thông báo và thời điểm ngừng kiến thức là tháng 8 năm 2024.
• Llama 4 Maverick: Cũng có 17 tỷ tham số hoạt động, nhưng tự hào có 128 chuyên gia, 400 tỷ tổng tham số, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu mã thông báo và thời điểm ngừng kiến thức giống như Scout.
• Llama 4 Behemoth: Mạnh mẽ nhất trong ba mô hình, với 288 tỷ tham số hoạt động, 16 chuyên gia, 2 nghìn tỷ tổng tham số và cửa sổ ngữ cảnh và thời điểm ngừng kiến thức không được chỉ định.

Khả năng của Meta Llama 4

Các mô hình Meta Llama 4 mở ra một loạt các ứng dụng đa dạng, bao gồm:

• Đa phương thức gốc: Khả năng hiểu đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Điều này cho phép mô hình thu được ngữ cảnh và ý nghĩa từ các nguồn thông tin đa dạng.
• Tóm tắt nội dung: Các mô hình Llama 4 có thể tóm tắt thông tin một cách hiệu quả từ nhiều loại nội dung khác nhau, một khía cạnh quan trọng của sự hiểu biết đa phương thức. Ví dụ: mô hình có thể phân tích một video, trích xuất các cảnh chính và tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn về nội dung.
• Xử lý ngữ cảnh dài: Llama 4 Scout được thiết kế đặc biệt để xử lý khối lượng thông tin đáng kể, được hỗ trợ bởi cửa sổ ngữ cảnh mở rộng 10 triệu mã thông báo của nó. Khả năng này vô giá đối với các tác vụ như phân tích các bài báo nghiên cứu sâu rộng hoặc xử lý các tài liệu dài dòng.
• Đa phương thức đa ngôn ngữ: Tất cả các mô hình Llama 4 đều thể hiện khả năng đa ngôn ngữ, hỗ trợ một loạt các ngôn ngữ để xử lý văn bản: Ả Rập, Anh, Pháp, Đức, Hindi, Indonesia, Ý, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha, Tagalog, Thái và Việt. Tuy nhiên, khả năng hiểu hình ảnh hiện chỉ giới hạn ở tiếng Anh.
• Tạo văn bản: Các mô hình Llama 4 vượt trội trong việc tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh, bao gồm cả các nỗ lực viết sáng tạo. Mô hình có thể thích ứng với nhiều phong cách viết khác nhau và tạo ra văn bản có chất lượng như con người.
• Lý luận nâng cao: Các mô hình này có khả năng lý luận thông qua các vấn đề khoa học và toán học phức tạp. Chúng có thể giải mã logic phức tạp và đi đến kết luận chính xác.
• Tạo mã: Llama 4 có khả năng hiểu và tạo mã ứng dụng, hỗ trợ các nhà phát triển hợp lý hóa quy trình làm việc của họ. Mô hình có thể tạo các đoạn mã, hoàn thành các hàm và thậm chí phát triển toàn bộ ứng dụng.
• Chức năng mô hình cơ bản: Là một mô hình mở, Llama 4 đóng vai trò là một yếu tố nền tảng cho sự phát triển của các mô hình phái sinh. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể tinh chỉnh Llama 4 cho các tác vụ cụ thể, tận dụng các khả năng hiện có của nó để xây dựng các ứng dụng chuyên dụng.

Phương pháp đào tạo của Meta Llama 4

Meta đã sử dụng một bộ kỹ thuật tiên tiến để đào tạo các LLM thuộc dòng Llama thế hệ thứ tư của mình, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu suất so với các phiên bản trước. Các kỹ thuật này bao gồm:

• Dữ liệu đào tạo: Nền tảng của bất kỳ LLM nào là dữ liệu đào tạo của nó và Meta nhận ra rằng nhiều dữ liệu hơn đồng nghĩa với hiệu suất tốt hơn. Để đạt được mục tiêu này, Llama 4 đã được đào tạo trên hơn 30 nghìn tỷ mã thông báo, gấp đôi lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo Llama 3.
• Đa phương thức hợp nhất sớm: Dòng Llama 4 áp dụng phương pháp “hợp nhất sớm”, tích hợp mã thông báo văn bản và hình ảnh vào một mô hình thống nhất. Theo Meta, phương pháp này thúc đẩy sự hiểu biết tự nhiên hơn giữa thông tin trực quan và văn bản, loại bỏ nhu cầu về các bộ mã hóa và giải mã riêng biệt.
• Tối ưu hóa siêu tham số: Kỹ thuật này bao gồm việc tinh chỉnh các siêu tham số mô hình quan trọng, chẳng hạn như tốc độ học theo lớp, để đạt được kết quả đào tạo đáng tin cậy và nhất quán hơn. Bằng cách tối ưu hóa các tham số này, Meta đã có thể cải thiện sự ổn định và hiệu suất tổng thể của Llama 4.
• Kiến trúc iRoPE: Kiến trúc các lớp chú ý xen kẽ mà không có nhúng vị trí, hoặc kiến trúc iRoPE, tăng cường khả năng xử lý các chuỗi dài trong quá trình đào tạo và tạo điều kiện cho cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu mã thông báo trong Llama 4 Scout. Kiến trúc này cho phép mô hình giữ lại thông tin từ các phần xa của chuỗi đầu vào, cho phép nó xử lý các tài liệu dài hơn và phức tạp hơn.
• Bộ mã hóa tầm nhìn MetaCLIP: Bộ mã hóa tầm nhìn Meta mới chuyển đổi hình ảnh thành biểu diễn mã thông báo, dẫn đến sự hiểu biết đa phương thức được cải thiện. Bộ mã hóa này cho phép Llama 4 xử lý và diễn giải thông tin trực quan một cách hiệu quả.
• Đào tạo an toàn GOAT: Meta đã triển khai Generative Offensive Agent Tester (GOAT) trong suốt quá trình đào tạo để xác định các lỗ hổng LLM và cải thiện độ an toàn của mô hình. Kỹ thuật này giúp giảm thiểu rủi ro mô hình tạo ra nội dung có hại hoặc thiên vị.

Sự phát triển của các mô hình Llama

Sau sự ra mắt đột phá của ChatGPT vào tháng 11 năm 2022, các công ty trong toàn ngành đã chạy đua để thiết lập chỗ đứng trên thị trường LLM. Meta là một trong những người phản hồi sớm nhất, giới thiệu các mô hình Llama ban đầu của mình vào đầu năm 2023, mặc dù với quyền truy cập hạn chế. Bắt đầu với việc phát hành Llama 2 vào giữa năm 2023, tất cả các mô hình tiếp theo đều được cung cấp theo giấy phép mở.

• Llama 1: Mô hình Llama ban đầu, được ra mắt vào tháng 2 năm 2023 với quyền truy cập hạn chế.
• Llama 2: Được phát hành vào tháng 7 năm 2023 với tư cách là mô hình Llama đầu tiên có giấy phép mở, Llama 2 cung cấp quyền truy cập và sử dụng miễn phí. Lần lặp này bao gồm các phiên bản tham số 7B, 13B và 70B, phục vụ cho các nhu cầu tính toán đa dạng.
• Llama 3: Các mô hình Llama 3 ra mắt vào tháng 4 năm 2024, ban đầu với các phiên bản tham số 8B và 70B.
• Llama 3.1: Được ra mắt vào tháng 7 năm 2024, Llama 3.1 đã thêm một mô hình tham số 405B, đẩy lùi các ranh giới của khả năng LLM.
• Llama 3.2: Mô hình này, LLM đa phương thức hoàn toàn đầu tiên của Meta, được phát hành vào tháng 10 năm 2024, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của gia đình Llama.
• Llama 3.3: Meta tuyên bố tại bản phát hành tháng 12 năm 2024 rằng biến thể 70B của Llama 3.3 mang lại hiệu suất tương đương với biến thể 405B của 3.1, đồng thời yêu cầu ít tài nguyên tính toán hơn, thể hiện các nỗ lực tối ưu hóa liên tục.

So sánh Llama 4 với các mô hình khác

Bối cảnh của AI tạo sinh ngày càng trở nên cạnh tranh, với các đối thủ nổi bật như GPT-4o của OpenAI, Google Gemini 2.0 và các dự án nguồn mở khác nhau bao gồm DeepSeek.

Hiệu suất của Llama 4 có thể được đánh giá bằng một số điểm chuẩn, bao gồm:

• MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding): Đánh giá khả năng lý luận hình ảnh.
• LiveCodeBench: Đánh giá trình độ viết mã.
• GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Diamond): Đo lường khả năng lý luận và kiến thức.

Điểm số cao hơn trên các điểm chuẩn này cho thấy hiệu suất tốt hơn.

Các điểm chuẩn này làm nổi bật thế mạnh của Llama 4 Maverick trong lý luận hình ảnh, viết mã và kiến thức chung, định vị nó như một đối thủ mạnh trong đấu trường LLM.

Truy cập Llama 4

Meta Llama 4 Maverick và Scout có sẵn thông qua nhiều kênh khác nhau:

• Llama.com: Tải xuống Scout và Maverick trực tiếp từ trang web llama.com do Meta vận hành miễn phí.
• Meta.ai: Giao diện web Meta.ai cung cấp quyền truy cập dựa trên trình duyệt vào Llama 4, cho phép người dùng tương tác với mô hình mà không cần bất kỳ cài đặt cục bộ nào.
• Hugging Face: Llama 4 cũng có thể truy cập tại https://huggingface.co/meta-llama, một nền tảng phổ biến để chia sẻ và khám phá các mô hình học máy.
• Ứng dụng Meta AI: Llama 4 cung cấp năng lượng cho trợ lý ảo AI của Meta, có thể truy cập thông qua giọng nói hoặc văn bản trên nhiều nền tảng khác nhau. Người dùng có thể tận dụng trợ lý để thực hiện các tác vụ như tóm tắt văn bản, tạo nội dung và trả lời câu hỏi.