3 najlepsze nowe funkcje modelu Meta AI Llama 4

Na początku kwietnia 2025 r. Meta wprowadziła na rynek Llama 4 , najnowszą serię modeli AI, które mają przenieść firmę na wyższy poziom. Każdy nowy model Llama 4 charakteryzuje się istotnymi udoskonaleniami w stosunku do swoich poprzedników. Oto najważniejsze nowości, które warto wypróbować.

3. Architektura Mieszanki Ekspertów (MoE)

Jedną z najbardziej charakterystycznych cech modeli Llama 4 jest nowa architektura MoE, po raz pierwszy w serii Llama, w której zastosowano inne podejście niż w poprzednich modelach. W nowej architekturze tylko niewielka część parametrów modelu jest aktywowana dla każdego tokena, w przeciwieństwie do tradycyjnych gęstych modeli transformatorowych, takich jak Llama 3 i starsze, gdzie wszystkie parametry są aktywowane dla każdego zadania.

Na przykład Llama 4 Maverick wykorzystuje tylko 17 miliardów aktywnych parametrów z 400 miliardów, przy czym korzysta ze 128 ekspertów kierowanych i jednego współdzielonego. Llama 4 Scout, najmniejsza z serii, ma łącznie 109 miliardów parametrów, z czego 16 ekspertów aktywuje tylko 17 miliardów.

Największa wersja tria, Llama 4 Behemoth, wykorzystuje 288 miliardów aktywnych parametrów (z 16 ekspertami) spośród łącznej liczby prawie dwóch bilionów parametrów. Dzięki tej nowej architekturze do każdego zadania przydzielanych jest tylko dwóch specjalistów.

Dzięki zmianie architektury modele w serii Llama 4 są bardziej wydajne obliczeniowo w trakcie treningu i wnioskowania. Włączenie tylko niewielkiej części parametrów zmniejsza koszty usługi i opóźnienia. Dzięki architekturze MoE, Meta twierdzi, że Llama może działać na pojedynczym procesorze graficznym Nvidia H100, co jest imponującym osiągnięciem, biorąc pod uwagę liczbę parametrów. Chociaż nie ma konkretnych danych na ten temat, uważa się, że każde zapytanie do ChatGPT wykorzystuje wiele procesorów graficznych Nvidia, co generuje większe obciążenie w niemal każdym mierzalnym parametrze.

2. Natywne możliwości przetwarzania multimodalnego

Kolejną ważną aktualizacją modeli sztucznej inteligencji Llama 4 jest natywne przetwarzanie multimodalne, co oznacza, że ​​cała trójka jest w stanie jednocześnie rozumieć tekst i obrazy.

Jest to możliwe dzięki połączeniu wykonanemu w początkowej fazie szkolenia, gdzie tekst i tokeny wizualne są integrowane w ujednoliconą architekturę. Modele są trenowane przy użyciu dużych ilości nieoznakowanych danych tekstowych, graficznych i wideo.

Lepiej być nie może. Jeśli pamiętacie, aktualizacja Llama 3.2 firmy Meta , wydana we wrześniu 2024 r., wprowadziła szereg nowych modeli (w sumie 10), w tym 5 modeli widzenia multimodalnego i 5 modeli tekstowych. Dzięki tej generacji rozwiązań firma nie musi już udostępniać oddzielnych modeli tekstu i obrazu dzięki natywnym możliwościom przetwarzania multimodalnego.

Ponadto Llama 4 wykorzystuje udoskonalony koder wizualny, dzięki czemu modele mogą obsługiwać złożone zadania wnioskowania wizualnego i dane wejściowe obejmujące wiele obrazów. Dzięki temu są w stanie obsługiwać aplikacje wymagające zaawansowanej znajomości tekstu i obrazów. Przetwarzanie multimodalne pozwala na wykorzystanie modeli LLama 4 w wielu różnych aplikacjach.

1. Wiodące w branży okno kontekstowe

Modele sztucznej inteligencji Llama 4 charakteryzują się niespotykanym dotąd kontekstowym oknem obejmującym aż 10 milionów tokenów. Chociaż w momencie publikacji gra Llama 4 Behemoth jest wciąż w fazie rozwoju, Llama 4 Scout wyznaczyła nowy standard branżowy dzięki swojej zdolności obsługi do 10 milionów tokenów w kontekście, co pozwala na wprowadzanie tekstu dłuższego niż 5 milionów słów.

Ta rozszerzona długość kontekstu stanowi znaczący wzrost w porównaniu do 8 tys. tokenów w Llama 3, gdy gra została po raz pierwszy wydana, a nawet późniejszego rozszerzenia do 128 tys. po aktualizacji Llama 3.2. Interesująca jest nie tylko długość kontekstu gry Llama 4 Scout, wynosząca 10 milionów; Nawet Llama 4 Maverick, z milionem kontekstów, jest imponującym osiągnięciem.

Llama 3.2 jest obecnie jednym z najlepszych chatbotów z AI do dłuższych konwersacji. Jednak rozszerzone okno kontekstowe Llama 4 stawia Llama na prowadzeniu, przewyższając poprzednie okno kontekstowe Gemini z 2 milionami najpopularniejszych tokenów, 200 tys. tokenów Claude 3.7 Sonnet i 128 tys. tokenów GPT-4.5.

Dzięki dużemu oknu kontekstowemu seria Llama 4 może obsługiwać zadania wymagające wprowadzania ogromnych ilości informacji. To duże okno przydaje się przy takich zadaniach, jak analiza długich, licznych dokumentów, szczegółowa analiza dużych baz kodów i wnioskowanie na dużych zbiorach danych.

Umożliwia także Llama 4 prowadzenie dłuższych konwersacji, w przeciwieństwie do poprzednich modeli Llama i modeli innych firm zajmujących się sztuczną inteligencją. Jeśli jednym z powodów, dla których Gemini 2.5 Pro jest najlepszym modelem wnioskowania, jest jego duże okno kontekstowe, to możesz sobie wyobrazić, jak potężne jest okno kontekstowe 5x lub 10x.

Modele lam z serii 3 firmy Meta należą do najlepszych modeli LLM na rynku. Jednak wraz z premierą serii Llama 4 firma Meta idzie o krok dalej, skupiając się nie tylko na poprawie wydajności wnioskowania (dzięki nowemu, wiodącemu w branży oknu kontekstowemu), ale także zapewniając możliwie najefektywniejsze modele dzięki wykorzystaniu nowej architektury MoE zarówno podczas treningu, jak i wnioskowania.

Natywne możliwości przetwarzania multimodalnego, wydajna architektura MoE i duże okno kontekstowe sprawiają, że Llama 4 jest otwartym, wydajnym, elastycznym modelem AI o dużej wadze, który może konkurować z wiodącymi modelami, a nawet je przewyższać w zakresie wnioskowania, kodowania i wielu innych zadań.