आज, मेटा एआई ने अपनी नवीनतम पीढ़ी के मल्टीमॉडल मॉडल, लामा 4 की रिलीज़ की घोषणा की, जिसमें दो वेरिएंट शामिल हैं: लामा 4 स्काउट और लामा 4 मावरिक। ये मॉडल मल्टीमॉडल एआई में महत्वपूर्ण तकनीकी प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, पाठ और छवि समझ दोनों के लिए बेहतर क्षमताओं की पेशकश करते हैं।
लामा 4 स्काउट एक 17 बिलियन-सक्रिय-पैरामीटर मॉडल है जो 16 विशेषज्ञ मॉड्यूल के साथ संरचित है। यह 10 मिलियन टोकन तक समायोजित करने में सक्षम एक व्यापक संदर्भ विंडो का परिचय देता है। यह पर्याप्त संदर्भ क्षमता मॉडल को व्यापक पाठ सामग्री को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और व्याख्या करने में सक्षम बनाती है, लंबे समय से दस्तावेज़ प्रसंस्करण, जटिल कोडबेस और विस्तृत संवाद कार्यों के लिए फायदेमंद है। तुलनात्मक मूल्यांकन में, लामा 4 स्काउट ने समकालीन मॉडल जैसे कि जेम्मा 3, मिथुन 2.0 फ्लैश-लाइट, और मान्यता प्राप्त बेंचमार्क डेटासेट में मिस्ट्रल 3.1 के सापेक्ष बेहतर प्रदर्शन का प्रदर्शन किया है।
स्काउट के समानांतर, लामा 4 मावेरिक, जिसे 17 बिलियन-सक्रिय-पैरामीटर आर्किटेक्चर पर भी बनाया गया है, जिसमें दृश्य ग्राउंडिंग को बढ़ाने के लिए स्पष्ट रूप से डिज़ाइन किए गए 128 विशेषज्ञ मॉड्यूल शामिल हैं। यह डिज़ाइन पाठ्य संकेतों और संबंधित दृश्य तत्वों के बीच सटीक संरेखण की सुविधा प्रदान करता है, जो विशिष्ट छवि क्षेत्रों के लिए सटीक रूप से लक्षित प्रतिक्रियाओं को सक्षम करता है। Maverick GPT-4O और GEMINI 2.0 फ्लैश को पार करते हुए तुलनात्मक आकलन में मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, विशेष रूप से मल्टीमॉडल तर्क कार्यों में। इसके अतिरिक्त, Maverick ने लगभग आधे सक्रिय मापदंडों को नियोजित करते हुए रीज़निंग और कोडिंग बेंचमार्क पर दीपसेक V3 के लिए तुलनीय परिणाम प्राप्त किए हैं।
Maverick की एक प्रमुख विशेषता इसकी उल्लेखनीय प्रदर्शन-से-लागत दक्षता है। बेंचमार्किंग प्रयासों, विशेष रूप से LMarena प्लेटफॉर्म पर, Maverick के चैट-अनुकूलित संस्करण के लिए 1417 की ELO रेटिंग दर्ज की गई है, जो संवादात्मक और मल्टीमॉडल संदर्भों में इसकी कम्प्यूटेशनल दक्षता और व्यावहारिक प्रयोज्यता का संकेत देती है।
स्काउट और मावेरिक का विकास मेटा के अधिक शक्तिशाली मॉडल, लामा 4 बीमोथ के चल रहे प्रशिक्षण से प्राप्त आसवन तकनीकों से भारी रूप से आकर्षित होता है। Behemoth, जो सक्रिय प्रशिक्षण के तहत रहता है, ने GPT-4.5, क्लाउड सॉनेट 3.7, और मिथुन 2.0 प्रो जैसे स्थापित मॉडल पर महत्वपूर्ण लाभ दिखाया है, विशेष रूप से स्टेम-केंद्रित बेंचमार्क के भीतर। बेमोथ से अंतर्दृष्टि और उन्नत कार्यप्रणाली स्काउट और मावेरिक की तकनीकी क्षमताओं को परिष्कृत करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।
लामा 4 की शुरूआत के साथ, मेटा एआई अत्यधिक परिष्कृत और तकनीकी रूप से परिष्कृत मॉडल के माध्यम से मल्टीमॉडल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को आगे बढ़ाता है जो गहरी सिमेंटिक समझ और सटीक मल्टीमॉडल संरेखण में सक्षम है। यह रिलीज़ मेटा एआई की नवाचार को बढ़ावा देने और शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और उद्यम अनुप्रयोगों के लिए खुली पहुंच बनाए रखने के लिए चल रही प्रतिबद्धता को आगे बढ़ाती है।
मल्टीमॉडल एआई में भविष्य की प्रगति को लामा 4 बीहमोथ के अंतिम और सार्वजनिक रिलीज के साथ अनुमानित है। प्रारंभिक परिणाम बीहमोथ की मल्टीमॉडल प्रदर्शन के भीतर नए मानकों को निर्धारित करने की क्षमता का संकेत देते हैं, विशेष रूप से एसटीईएम अनुप्रयोगों और कम्प्यूटेशनल तर्क कार्यों में। मेटा एआई ने बीहमोथ मॉडल के पूरा होने पर विस्तृत तकनीकी विनिर्देशों और प्रदर्शन मैट्रिक्स का खुलासा करने की योजना बनाई है।
यह घोषणा मल्टीमॉडल मॉडलिंग की तकनीकी सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए मेटा एआई के समर्पण को रेखांकित करती है, वैज्ञानिक अनुसंधान, शिक्षा और जटिल संवादी प्रणालियों सहित विभिन्न क्षेत्रों में व्यावहारिक और अनुसंधान-उन्मुख एआई अनुप्रयोगों के विकास का समर्थन करती है। जैसा कि मेटा एआई ने इस प्रक्षेपवक्र को जारी रखा है, लामा 4 स्काउट, मावेरिक, और अंततः बीहमोथ में सन्निहित तकनीकी प्रगति को मल्टीमॉडल एआई की कम्प्यूटेशनल और व्यावहारिक क्षमताओं में पर्याप्त प्रगति की सुविधा की उम्मीद है।
चेक आउट बेंचमार्क और डाउनलोड लामा 4। इस शोध के लिए सभी श्रेय इस परियोजना के शोधकर्ताओं को जाते हैं। इसके अलावा, हमें फॉलो करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें ट्विटर और हमारे साथ जुड़ने के लिए मत भूलना 85K+ एमएल सबरेडिट।
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Asif Razzaq MarkTechPost Media Inc के सीईओ हैं .. एक दूरदर्शी उद्यमी और इंजीनियर के रूप में, ASIF सामाजिक अच्छे के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता का उपयोग करने के लिए प्रतिबद्ध है। उनका सबसे हालिया प्रयास एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मीडिया प्लेटफॉर्म, मार्कटेकपोस्ट का शुभारंभ है, जो मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग न्यूज के अपने गहन कवरेज के लिए खड़ा है, जो तकनीकी रूप से ध्वनि और आसानी से एक व्यापक दर्शकों द्वारा समझ में आता है। मंच 2 मिलियन से अधिक मासिक विचारों का दावा करता है, दर्शकों के बीच अपनी लोकप्रियता को दर्शाता है।
