همه چیز درباره مدل هوش مصنوعی Llama متا: قابلیت‌ها، نسخه‌ها و نحوه استفاده

به گزارش اپ خونه، همانند دیگر شرکت‌های بزرگ فناوری، متا نیز مدل هوش مصنوعی مولد اختصاصی خود را دارد که با نام Llama شناخته می‌شود.

Llama در میان مدل‌های بزرگ کمی متفاوت است؛ چرا که «باز» یا Open است، به این معنی که توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را دانلود و با رعایت محدودیت‌های مشخص، به دلخواه استفاده کنند.

این موضوع مدل‌های مشابه مانند Claude از Anthropic، Gemini از گوگل، Grok از xAI و بیشتر مدل‌های ChatGPT از OpenAI را از دسترس مستقیم خارج می‌کند و تنها از طریق API در دسترس هستند.

همچنین متا با همکاری ارائه‌دهندگان خدمات ابری از جمله AWS، Google Cloud و Microsoft Azure نسخه‌های ابری Llama را در دسترس قرار داده و ابزارها، کتابخانه‌ها و دستورالعمل‌های Llama Cookbook را برای کمک به توسعه‌دهندگان جهت تخصیص، ارزیابی و تطبیق مدل‌ها با حوزه کاری خود منتشر کرده است.

نسل‌های جدید مانند Llama ۳ و Llama ۴ شامل پشتیبانی چندرسانه‌ای بومی و گسترده‌سازی در سرویس‌های ابری هستند.

Llama چیست؟

Llama یک خانواده مدل است و تنها یک مدل نیست. آخرین نسخه، Llama ۴، در آوریل ۲۰۲۵ معرفی شد و شامل سه مدل است:

• Scout: دارای ۱۷ میلیارد پارامتر فعال، ۱۰۹ میلیارد پارامتر کل، و پنجره زمینه‌ای ۱۰ میلیون توکن

• Maverick: دارای ۱۷ میلیارد پارامتر فعال، ۴۰۰ میلیارد پارامتر کل، و پنجره زمینه‌ای ۱ میلیون توکن

• Behemoth: هنوز منتشر نشده، اما شامل ۲۸۸ میلیارد پارامتر فعال و ۲ تریلیون پارامتر کل خواهد بود

در علوم داده، «توکن» به بخش‌های کوچک یک داده گفته می‌شود، مثلاً در کلمه «fantastic»، سه توکن می‌توانند «fan»، «tas» و «tic» باشند.

پنجره زمینه‌ای یا context window به داده‌هایی گفته می‌شود که مدل قبل از تولید خروجی در نظر می‌گیرد. پنجره‌های بلندتر به مدل کمک می‌کنند اطلاعات قبلی را فراموش نکند، اما ممکن است باعث شود برخی محدودیت‌های ایمنی رعایت نشوند. برای مثال، پنجره ۱۰ میلیون توکن Llama ۴ Scout معادل متن حدود ۸۰ رمان متوسط است.

تمام مدل‌های Llama ۴ با حجم وسیعی از داده‌های متنی، تصویری و ویدیویی آموزش دیده‌اند و از ۲۰۰ زبان مختلف پشتیبانی می‌کنند. Llama ۴ Scout و Maverick اولین مدل‌های چندرسانه‌ای باز با وزن مشخص هستند و از معماری mixture-of-experts (MoE) استفاده می‌کنند که بار محاسباتی را کاهش داده و کارایی را افزایش می‌دهد.

• Scout: دارای ۱۶ کارشناس (Expert)

• Maverick: دارای ۱۲۸ کارشناس

• Behemoth: دارای ۱۶ کارشناس و به عنوان مدل «معلم» برای مدل‌های کوچک‌تر عمل می‌کند

مدل‌های Llama قابلیت انجام وظایف متنوع مانند برنامه‌نویسی، حل مسائل ریاضی، خلاصه‌سازی اسناد و پشتیبانی از متن، تصویر و ویدیو را دارند.

Scout مناسب تحلیل داده‌های عظیم است، Maverick برای برنامه‌نویسی و چت‌بات‌ها مناسب است و Behemoth برای تحقیقات پیشرفته و وظایف علمی مهندسی طراحی شده است.

Llama همچنین می‌تواند با ابزارها و APIهای ثالث مانند Brave Search، Wolfram Alpha و Python interpreter برای پاسخ به سوالات علمی و برنامه‌نویسی ادغام شود، البته این ابزارها به صورت پیش‌فرض فعال نیستند.

Llama در چت‌بات‌های Meta AI در Facebook Messenger، WhatsApp، Instagram، Oculus و Meta.ai در ۴۰ کشور در دسترس است. نسخه‌های تخصصی Llama در بیش از ۲۰۰ کشور و منطقه استفاده می‌شوند.

مدل‌های Scout و Maverick در Llama.com و پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face در دسترس هستند. Behemoth هنوز در مرحله آموزش است. بیش از ۲۵ شریک متا از جمله Nvidia، Databricks، Groq، Dell و Snowflake میزبان Llama هستند.

متا همچنین برنامه‌ای به نام Llama for Startups راه‌اندازی کرده تا شرکت‌های نوپا را در استفاده از مدل‌ها و دسترسی به پشتیبانی و سرمایه احتمالی کمک کند.

متا ابزارهایی برای استفاده امن‌تر از Llama ارائه داده است:

• Llama Guard: فیلتر محتوای مشکل‌ساز

• Prompt Guard: محافظت در برابر حملات prompt-injection

• CyberSecEval: ارزیابی امنیت سایبری

• Llama Firewall: محدودیت‌های امنیتی برای ساخت سیستم‌های AI امن

• Code Shield: بررسی و فیلتر کدهای ناامن در زمان اجرا

این ابزارها تلاش می‌کنند محتوای خشونت‌آمیز، کودک‌آزاری، نقض کپی‌رایت، خودآسیبی و محتوای جنسی را شناسایی و فیلتر کنند، اما هنوز محدودیت‌ها و ریسک‌هایی وجود دارد، از جمله تولید کد نادرست یا اطلاعات غلط.

محدودیت‌ها و ریسک‌هایی که برای این مدل وجود دارد شامل:

• قابلیت‌های چندرسانه‌ای فعلاً بیشتر محدود به زبان انگلیسی است.

• Llama از کتاب‌ها و مقالات دارای کپی‌رایت برای آموزش استفاده کرده است.

• متا از پست‌ها و تصاویر کاربران در اینستاگرام و فیسبوک استفاده می‌کند و امکان انصراف کاربران محدود است.

• مدل ممکن است کدهای برنامه‌نویسی نادرست تولید کند. در تست‌های رقابتی، Llama ۴ Maverick تنها ۴۰٪ موفقیت داشت، در مقابل ۸۵٪ برای GPT-۵ و ۸۳٪ برای Grok ۴ Fast.

• اطلاعات تولیدشده ممکن است به‌ظاهر درست اما گمراه‌کننده یا نادرست باشد.

در نهایت، Llama نشان‌دهنده تعهد متا به توسعه هوش مصنوعی باز، قابل دسترس و انعطاف‌پذیر است و فرصت‌های جدیدی برای نوآوری، تحقیقات علمی و کاربردهای تجاری فراهم می‌کند، مشروط بر آن که کاربران با آگاهی از محدودیت‌ها و ریسک‌ها به استفاده از آن بپردازند.