Llama 4

Добро пожаловать в Llama 4, следующий шаг в развитии открытого искусственного интеллекта от Meta. Эта новая серия представляет мощные мультимодальные модели, разработанные для разработчиков, исследователей и компаний, стремящихся к высокой производительности и вычислительной эффективности. Впервые в моделях Llama используется архитектура Mixture of Experts (MoE), что делает их значительно быстрее и экономичнее в запуске и обучении. Llama 4 изначально разработана для понимания и генерации контента в виде текста, изображений и видео, и предлагает специализированные версии, такие как Scout и Maverick, предоставляя индивидуальные решения для разнообразных потребностей в приложениях искусственного интеллекта.

Основные характеристики

• 💬 Продвинутое понимание и генерация языка: Точно интерпретирует сложный текст и генерирует связный, контекстно-зависимый контент. Обученная на огромных наборах текстовых данных (более 30 триллионов токенов в разных модальностях), Llama 4 превосходно справляется с задачами, начиная от творческого письма и подробного составления статей и заканчивая сложными диалоговыми взаимодействиями, понимая намерения пользователя и предоставляя релевантные ответы.

• 🖼️ Нативная мультимодальная обработка: Бесшовно интегрирует и анализирует текстовые, графические и видеовходы благодаря своей архитектуре раннего слияния. Llama 4 может идентифицировать объекты, сцены и цвета на изображениях, предоставляя описания и анализ. Версия Scout расширяет границы благодаря контекстному окну в 10 миллионов токенов, способному обрабатывать огромные документы (миллионы слов) или анализировать более 20 часов видеоконтента за один раз. Ее визуальный энкодер, основанный на MetaCLIP, специально настроен для лучшего согласования с основной языковой моделью.

• ⚡ Эффективная архитектура MoE: Использует конструкцию Mixture of Experts (MoE), впервые в серии Llama, что обеспечивает более быстрый вывод и снижение вычислительных затрат. Вместо активации всей модели для каждой задачи, MoE направляет запросы в специализированные субмодели «экспертов». Например, Llama 4 Maverick имеет 400 миллиардов общих параметров, но активирует только 17 миллиардов для данного ввода, что значительно снижает задержку и эксплуатационные расходы. Эта эффективность распространяется и на обучение, где такие методы, как точность FP8, обеспечивают высокую вычислительную пропускную способность (например, 390 TFLOPs/GPU для предварительного обучения Behemoth) без ущерба для качества.

• 🌍 Широкие многоязычные возможности: Предварительно обученная на данных, охватывающих более 200 языков, Llama 4 предлагает надежное межъязыковое понимание, перевод и генерацию контента. Это позволяет создавать приложения, ориентированные на глобальную аудиторию, устраняя языковые барьеры для задач коммуникации и обработки информации. Она также поддерживает тонкую настройку с открытым исходным кодом на конкретных языковых наборах данных.

Варианты использования

Как вы можете использовать Llama 4? Вот несколько примеров:

1. Создание продвинутых исследовательских ассистентов: Представьте, что вы загружаете в Llama 4 Scout часы записанных лекций, длинные научные работы, содержащие текст и диаграммы, или обширные базы кода. Ее контекстное окно в 10 миллионов токенов позволяет ей синтезировать информацию из этих обширных входных данных, предоставляя исчерпывающие резюме, отвечая на сложные вопросы на основе материала или даже выявляя закономерности в коде, которые человек может пропустить.

2. Разработка привлекательных мультимодальных чат-ботов: Используйте Llama 4 Maverick для поддержки бота обслуживания клиентов или творческого компаньона. Пользователи могут загружать изображения продуктов и задавать подробные вопросы, которые Maverick может понимать визуально и отвечать на них контекстуально. Ее сильные стороны в творческом письме также позволяют ей генерировать привлекательные повествования, маркетинговые тексты или персонализированные истории на основе подсказок пользователя, которые могут включать как текст, так и изображения.

3. Создание экономически эффективных внутренних инструментов: Разверните Llama 4 Scout (запускается на одном GPU H100) для создания внутренней поисковой системы базы знаний для вашей компании. Ее архитектура MoE обеспечивает эффективную работу, позволяя сотрудникам быстро находить информацию в документах компании, отчетах и, возможно, даже во внутренних видеоархивах, без огромных вычислительных затрат.

Заключение

Llama 4 знаменует собой значительный шаг вперед к доступному и высокопроизводительному искусственному интеллекту. Сочетая эффективность архитектуры Mixture of Experts с нативной мультимодальностью и широкой многоязычной поддержкой, Meta предоставляет мощную, гибкую и открытую основу для вашего следующего проекта в области искусственного интеллекта. Независимо от того, нужен ли вам огромный контекст Scout, сбалансированные возможности и острота изображения Maverick, или вы ожидаете специализированной мощности Behemoth, Llama 4 предлагает убедительные варианты для создания сложных и эффективных приложений искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Каковы основные различия между Llama 4 и предыдущими версиями Llama? Llama 4 представляет несколько ключевых усовершенствований: это первая серия Llama, в которой используется архитектура Mixture of Experts (MoE) для повышения эффективности; она изначально мультимодальна, разработана с нуля для обработки текста, изображений и видео; она предлагает специализированные версии (Scout, Maverick), адаптированные для различных потребностей; Scout имеет исключительно большое контекстное окно в 10 миллионов токенов; и она обучена на значительно большем и более разнообразном наборе данных (>30T токенов на более чем 200 языках).

2. Что такое Mixture of Experts (MoE) и почему это важно в Llama 4? MoE — это архитектура, в которой большая модель состоит из меньших, специализированных субмоделей, называемых «экспертами». При обработке входных данных модель направляет данные только наиболее релевантным экспертам, активируя лишь часть общих параметров. Это делает вывод (запуск модели) значительно более быстрым и менее вычислительно затратным по сравнению с активацией плотной модели эквивалентного общего размера. Для Llama 4 это означает более низкую задержку, снижение затрат на обслуживание и более эффективное обучение.

3. Какую модель Llama 4 мне следует выбрать: Scout или Maverick?

• Выберите Llama 4 Scout, если ваша основная потребность — обработка чрезвычайно длинных контекстов (до 10 млн токенов, например, очень длинные документы, базы кода или часы видео) или если вам нужна высокопроизводительная модель, которая может работать эффективно, потенциально даже на одном высококлассном GPU, таком как H100.

• Выберите Llama 4 Maverick для универсальных приложений-помощников или чат-ботов, где важна высокая производительность в творческом письме и тонкое понимание изображений. Она предлагает баланс возможностей и занимает высокое место в общих тестах AI, таких как LMSYS.

• Llama 4 Behemoth (в настоящее время находится на стадии предварительного просмотра) обучается с 2 триллионами параметров и демонстрирует исключительные перспективы в тестах STEM, нацеленных на очень сложные задачи рассуждения.

4. Насколько технически эффективна Llama 4 во время обучения и вывода? Llama 4 использует несколько методов для повышения эффективности. Архитектура MoE значительно сокращает количество активных параметров во время вывода. Для обучения Meta использовала точность FP8, достигнув высокой степени использования оборудования (например, 390 TFLOPs на GPU во время предварительного обучения Behemoth) при сохранении качества модели. Meta также разработала новый метод под названием MetaP для оптимизации важнейших гиперпараметров обучения, обеспечивая стабильность и производительность в различных масштабах.

5. Является ли Llama 4 действительно открытым исходным кодом? Да, Meta выпускает модели Llama 4 под лицензией с открытым исходным кодом, что позволяет исследователям, разработчикам и компаниям получать доступ к моделям, изменять и создавать на их основе, свободно способствуя инновациям в сообществе AI. Модели также поддерживают тонкую настройку с открытым исходным кодом.