Dịch vụ Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI hân hoan chào đón một thành viên mới đầy tiềm năng: dòng mô hình Meta Llama 4, bao gồm Scout và Maverick. Những mô hình này được tích hợp kiến trúc Mixture of Experts (MoE) độc đáo, giúp tăng cường đáng kể khả năng xử lý và hiệu quả. Chúng được tối ưu hóa đặc biệt để hoạt động vượt trội trong nhiều lĩnh vực như hiểu đa phương thức, nhiệm vụ đa ngôn ngữ, tạo mã, và gọi công cụ, đồng thời có khả năng thúc đẩy các hệ thống đại lý tiên tiến.
Hiện tại, các mô hình này đã có mặt trong phiên bản phát hành chính thức (GA) ở các khu vực sau:
- Theo yêu cầu: ORD (Chicago)
- Cụm AI chuyên dụng: ORD (Chicago), GRU (Guarulhos), LHR (Luân Đôn), KIK (Kikuyu)
Điểm nổi bật chính của dòng Llama 4
Khả năng đa phương thức: Phá vỡ ranh giới của các loại dữ liệu
Llama 4 Scout và Maverick không chỉ là các mô hình ngôn ngữ thông thường, mà còn là những bậc thầy đa phương thức thực thụ. Chúng có khả năng xử lý và tích hợp dữ liệu thuộc nhiều loại khác nhau, bao gồm văn bản và hình ảnh, từ đó tạo ra các ứng dụng AI phong phú và toàn diện hơn. Hãy tưởng tượng một hệ thống AI có thể đồng thời hiểu một đoạn mô tả bằng văn bản và một hình ảnh liên quan, giúp nắm bắt ngữ cảnh tốt hơn và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Khả năng đa phương thức này mở ra những khả năng hoàn toàn mới cho các tác vụ như tạo chú thích hình ảnh, hỏi đáp trực quan, v.v.
Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Giao tiếp không biên giới
Một điểm nổi bật khác của dòng Llama 4 là khả năng hỗ trợ đa ngôn ngữ mạnh mẽ. Các mô hình này đã được đào tạo trên một tập dữ liệu bao gồm 200 ngôn ngữ và được tinh chỉnh đặc biệt cho 12 ngôn ngữ chính (tiếng Ả Rập, tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Hindi, tiếng Indonesia, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Tagalog, tiếng Thái và tiếng Việt). Điều này có nghĩa là chúng có thể hiểu và tạo văn bản bằng nhiều ngôn ngữ, từ đó mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trên phạm vi toàn cầu. Điều đáng chú ý là chức năng hiểu hình ảnh hiện chỉ hỗ trợ tiếng Anh.
Phát triển hiệu quả: Chiếm ít không gian GPU hơn
Đối với các nhà phát triển, Llama 4 Scout được thiết kế để đạt được khả năng tiếp cận cao hơn. Nó có thể chạy hiệu quả trên không gian GPU nhỏ hơn, điều này khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các môi trường có nguồn lực hạn chế. Điều này có nghĩa là ngay cả khi không có thiết bị phần cứng mạnh mẽ, các nhà phát triển vẫn có thể tận dụng các chức năng mạnh mẽ của Llama 4 Scout để tăng tốc độ phát triển và triển khai các ứng dụng AI.
Mô hình mã nguồn mở: Trao quyền cho cộng đồng
Meta đã lựa chọn một thái độ cởi mở khi phát hành cả hai mô hình theo Giấy phép Cộng đồng Llama 4. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể tự do tinh chỉnh và triển khai chúng, chỉ cần tuân thủ các điều khoản cấp phép cụ thể. Mô hình mở này có thể thúc đẩy sự đổi mới và hợp tác trong cộng đồng AI, cho phép nhiều người tham gia vào quá trình phát triển và ứng dụng công nghệ AI hơn.
Thời hạn kiến thức
Cần lưu ý rằng thời hạn kiến thức của mô hình Llama 4 là tháng 8 năm 2024. Điều này có nghĩa là chúng có thể không cung cấp thông tin mới nhất về các sự kiện hoặc thông tin xảy ra sau ngày này.
Quan trọng: Chính sách Chấp nhận Sử dụng của Llama hạn chế việc sử dụng nó trong Liên minh Châu Âu (EU).
Llama 4 Scout: Nhà vô địch hạng nhẹ
Kiến trúc: Thiết kế tham số thông minh
Llama 4 Scout sử dụng một thiết kế kiến trúc thông minh, trong đó nó chỉ kích hoạt 17 tỷ tham số trong tổng số khoảng 109 tỷ tham số. Thiết kế này tận dụng sự kết hợp của 16 chuyên gia, từ đó đạt được sự cân bằng tốt giữa hiệu suất và hiệu quả. Bằng cách chỉ kích hoạt một phần tham số, Scout có thể giảm đáng kể nhu cầu tính toán, cho phép nó hoạt động trong các môi trường có nguồn lực hạn chế.
Cửa sổ ngữ cảnh: Khả năng xử lý văn bản dài
Llama 4 Scout hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lên đến 10 triệu token (yêu cầu nhiều GPU). Tuy nhiên, tại thời điểm phát hành chính thức (GA), dịch vụ OCI Generative AI sẽ hỗ trợ độ dài ngữ cảnh 192 nghìn token. Ngay cả cửa sổ ngữ cảnh 192 nghìn cũng đủ để xử lý các văn bản tương đối dài, chẳng hạn như các chương sách hoặc báo cáo chi tiết.
Triển khai: Nhỏ gọn và mạnh mẽ
Một trong những mục tiêu thiết kế của Llama 4 Scout là hoạt động hiệu quả trên không gian GPU nhỏ hơn. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho nhiều tình huống triển khai khác nhau, bao gồm các thiết bị biên và môi trường đám mây có nguồn lực hạn chế.
Hiệu năng: Vượt trội so với đối thủ cạnh tranh
Llama 4 Scout đã thể hiện xuất sắc trong nhiều thử nghiệm điểm chuẩn, vượt trội so với các mô hình như Gemma 3 của Google và Mistral 3.1. Điều này chứng minh khả năng vượt trội của Scout về hiệu suất, khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho nhiều tác vụ AI khác nhau.
Llama 4 Maverick: Vận động viên hạng nặng
Kiến trúc: Quy mô lớn hơn, sức mạnh lớn hơn
So với Scout, Llama 4 Maverick sử dụng kiến trúc quy mô lớn hơn. Nó cũng kích hoạt 17 tỷ tham số, nhưng nó được thực hiện trong một khuôn khổ lớn hơn với tổng số khoảng 400 tỷ tham số và tận dụng 128 chuyên gia. Quy mô lớn hơn này mang lại cho Maverick khả năng mạnh mẽ hơn, cho phép nó hoạt động xuất sắc trong các tác vụ AI phức tạp hơn.
Cửa sổ ngữ cảnh: Trí nhớ siêu dài
Llama 4 Maverick hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lên đến 1 triệu token. Tại thời điểm phát hành chính thức (GA), triển khai OCI sẽ hỗ trợ độ dài ngữ cảnh 512 nghìn token. Cửa sổ ngữ cảnh dài như vậy cho phép Maverick xử lý các văn bản cực kỳ phức tạp, chẳng hạn như toàn bộ sách hoặc tập hợp nhiều tài liệu.
Triển khai: Cần nhiều không gian hơn
Do quy mô lớn hơn, Llama 4 Maverick cần nhiều không gian triển khai hơn Scout. Tại GA, việc triển khai Maverick trên OCI sẽ cần khoảng gấp đôi không gian của Scout.
Hiệu năng: So sánh với các mô hình hàng đầu
Trong các tác vụ tạo mã và suy luận, hiệu suất của Llama 4 Maverick có thể so sánh với các mô hình hàng đầu như GPT-4o của OpenAI và DeepSeek-V3. Điều này chứng minh vị trí hàng đầu của Maverick trong lĩnh vực AI.
Tóm lại, dòng Llama 4 đại diện cho một bước tiến lớn trong phát triển mô hình AI. Chúng đã đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu suất, tính linh hoạt và khả năng truy cập, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhiều tình huống ứng dụng khác nhau.
Khách hàng của OCI giờ đây có thể dễ dàng tận dụng các mô hình mạnh mẽ này mà không cần lo lắng về sự phức tạp của việc quản lý cơ sở hạ tầng. Họ có thể truy cập các mô hình này thông qua giao diện trò chuyện, API hoặc điểm cuối chuyên dụng, từ đó đơn giản hóa quy trình phát triển và triển khai các ứng dụng AI.
Việc phát hành mô hình Llama 4 đánh dấu một kỷ nguyên mới cho dịch vụ OCI Generative AI. Bằng cách cung cấp các mô hình tiên tiến này, OCI đang giúp khách hàng khai thác toàn bộ tiềm năng của AI và thúc đẩy sự đổi mới trong tất cả các ngành.