आपको क्या जानने की आवश्यकता है
- मेटा लामा 4 सीरीज़ -स्काउट और मावरिक में दो नए मॉडल रोल कर रहा है, जिसमें शुरुआती परीक्षणों में प्रतियोगिता से बेहतर प्रदर्शन किया गया है।
- स्काउट विशाल दस्तावेजों, जटिल अनुरोधों और बड़े कोडबेस से निपटने के लिए आदर्श है, जबकि मावरिक पाठ और दृश्य दोनों को संभालता है, स्मार्ट सहायकों और चैट इंटरफेस के लिए एकदम सही है।
- दोनों मॉडल llama.com पर और गले लगाने जैसे भागीदारों के माध्यम से लाइव हैं।
- मेटा एआई होशियार हो रहा है, जो अब व्हाट्सएप, मैसेंजर और इंस्टाग्राम पर 40 देशों में उपलब्ध है (अब के लिए यूएस-ओनली और अंग्रेजी-केवल)।
मेटा अपने मल्टीमॉडल लामा 4 श्रृंखला को दो ताजा मॉडलों के साथ लात मार रहा है: द लीन-एंड-मीन स्काउट और पावरहाउस मावरिक। कंपनी का कहना है कि ये नए मॉडल शुरुआती परीक्षणों में बोर्ड में प्रतिस्पर्धा को बहुत पिटाई कर रहे हैं।
Maverick श्रृंखला ‘ऑल-अराउंड वर्कहॉर्स है, जो पाठ और दृश्य दोनों को संभालने के लिए बनाया गया है और स्मार्ट सहायकों और चैट इंटरफेस जैसी चीजों के लिए आदर्श है। दूसरी तरफ, स्काउट लाइटर, शार्पर वन है। यह वह है जब आप चाहते हैं कि जब आप दस्तावेज़ों में घुटने-गहरे हों, जटिल अनुरोधों को खोलना, या बड़े पैमाने पर कोडबेस में तर्क को एक साथ जोड़ रहे हों।
Llama 4 स्काउट और Maverick अब Llama.com पर और मेटा के भागीदारों के माध्यम से, हगिंग फेस सहित। मेटा नए मॉडल को अपने मेटा एआई सहायक में भी पका रहा है, जो पहले से ही 40 देशों में व्हाट्सएप, मैसेंजर और इंस्टाग्राम जैसे ऐप्स में रोल कर रहा है। उस ने कहा, मल्टीमॉडल फीचर्स यूएस-ओनली और अंग्रेजी-केवल समय के लिए हैं।
मोची शक्ति
मेटा का कहना है कि लामा 4 हुड के नीचे एक बड़ा कदम है। यह कंपनी का पहली बार विशेषज्ञों (एमओई) सेटअप के मिश्रण का उपयोग करके है। यह चीजों को चिकनी और तेजी से चलाता है, दोनों मॉडल को प्रशिक्षित करते समय और आपके सवालों के जवाब देते समय। मूल रूप से, एमओई ने भारी कार्यों को छोटे चंक्स में तोड़कर और उन्हें विशेष मिनी-नेटवर्क्स को सौंप दिया।
स्काउट पैक 17 बिलियन सक्रिय पैरामीटर 16 विशेषज्ञ मॉड्यूल में फैले हुए हैं। मेटा के चश्मे के अनुसार, यह सेटअप Google के जेम्मा 3, मिथुन 2.0 फ्लैश-लाइट, और ओपन-सोर्स मिस्ट्रल 3.1 को सामान्य बेंचमार्क के एक समूह पर, एक दुबला प्रोफ़ाइल रखते हुए, जो इसे केवल एक NVIDIA H100 GPU पर सुचारू रूप से चलाने देता है।
स्काउट चमकता है जब यह बड़ी मात्रा में पाठ को निचोड़ने और बड़े कोडबेस के भीतर तार्किक कॉल करने जैसे कार्यों की बात आती है। एक स्टैंडआउट फीचर इसकी विशाल संदर्भ विंडो है, जो 10 मिलियन टोकन तक हैं। इसका मतलब है कि स्काउट बड़े पैमाने पर पाठ और दृश्य डेटा दोनों को संभाल सकता है।
मेवरिक की ताकत
मेटा मावरिक को एक ही प्रशंसा देता है, यह कहते हुए कि यह Openai के GPT-4 और Google के मिथुन 2.0 फ्लैश के खिलाफ अच्छी तरह से ढेर करता है। क्या प्रभावशाली है कि यह कोडिंग और तर्क के लिए डीपसेक-वी 3 के समान परिणाम प्रदान करता है, लेकिन आधे से कम सक्रिय मापदंडों के साथ।
Maverick में 17 बिलियन पैरामीटर 128 विशेषज्ञ नेटवर्क में फैले हुए हैं। उस ने कहा, Maverick Google के मिथुन 2.5 प्रो, एंथ्रोपिक के क्लाउड 3.7 Sonnet, या Openai के GPT-4.5 से काफी मेल नहीं खाता है, जब यह टॉप-टियर प्रदर्शन की बात आती है।
मेटा ने लामा 4 बेमोथ को भी छेड़ा है, जो अभी भी प्रशिक्षण में है। जब यह तैयार हो जाता है, तो कंपनी को उम्मीद है कि यह सबसे चतुर एलएलएम में से एक होगा।
Behemoth 16 विशेषज्ञों में 288 बिलियन सक्रिय पैरामीटर पैक करता है, जिसमें कुल पैरामीटर दो ट्रिलियन के पास गिनती है। शुरुआती परीक्षणों से पता चलता है कि बीहमोथ ने जीपीटी -4.5, क्लाउड 3.7 सॉनेट, और मिथुन 2.0 प्रो स्टेम कार्यों में, विशेष रूप से जब यह गणित की समस्याओं को हल करने की बात आती है। हालाँकि, इसने अभी भी समग्र प्रदर्शन में Google के मिथुन 2.5 प्रो को पार नहीं किया है।
अनिवार्य रूप से, मेटा के ऐप्स में सब कुछ जो एआई में टैप करता है, वह होशियार हो रहा है, सिस्टम में अधिक उन्नत तर्क के लिए धन्यवाद। इसका मतलब है कि आप शार्पर प्रतिक्रियाएं, बेहतर छवि पीढ़ी और विज्ञापन देखेंगे जो निशान के करीब पहुंचते हैं।
