Llama 4, nowa sztuczna inteligencja Meta, która stawia USA na czele sztucznej inteligencji

Światowa rywalizacja o przywództwo w dziedzinie sztucznej inteligencji zaostrza się, a Stany Zjednoczone chcą umocnić swoją pozycję. Według Davida Sacksa premiera gry Meta's Llama 4 wzmacnia pozycję Stanów Zjednoczonych w wyścigu o sztuczną inteligencję..

W dynamicznie zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji pojawił się nowy pretendent, obiecujący zmienić sytuację i ugruntować pozycję Ameryki jako niekwestionowanego lidera. Chodzi o to Llama 4, najnowsze dzieło Meta, rozwiązanie oparte na otwartym kodzie źródłowym, które nie tylko rzuca wyzwanie konkurencji, ale także na nowo definiuje granice możliwości w dziedzinie multimodalności. Ale, Co sprawia, że ​​Llama 4 jest tak wyjątkowa? Jak jego premiera wpłynie na i tak już zacięty wyścig o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji?

David Sacks, kluczowa postać w administracji Donalda Trumpa, pełniący funkcję szefa Białego Domu ds. sztucznej inteligencji i kryptowalut, stwierdził, że premiera Llama 4 ponownie stawia Stany Zjednoczone na czele tego technologicznego wyścigu.

Llama 4: Nowa otwarta sztuczna inteligencja Meta, która dominuje w multimodalności

Meta udostępniła światu swoje modele Lama 4 Scout y Lama 4 Maverick, czwarta generacja projektu Llama, po raz kolejny potwierdzająca zaangażowanie firmy w rozwój oprogramowania typu open source. W odniesieniu do tego wydania Sacks ma zadeklarowano że Llama 4 przywraca Stanom Zjednoczonym prowadzenie w wyścigu o sztuczną inteligencję, ponieważ nie jest to tylko aktualizacja technologiczna, ale oświadczenie woli na coraz bardziej konkurencyjnym rynku globalnym.

Główną cechą wyróżniającą Llamę 4 jest jej multimodalność. Oznacza to, że te modele sztucznej inteligencji Potrafią jednocześnie przetwarzać i rozumieć różne typy danych, np. tekst, obrazy, pliki audio i wideo.. Wyobraź sobie sztuczną inteligencję, która potrafi analizować wideo, rozumieć jego treść wizualną, interpretować towarzyszący mu dźwięk i odpowiadać na pytania na jego temat, i to wszystko w czasie rzeczywistym. Mając to na uwadze, funkcja Llama 4 otwiera szereg możliwości w takich dziedzinach jak obsługa klienta, tworzenie treści i badania naukowe.

Ponadto modele Llama 4 są nie tylko mocne, ale także dostępne. Ponieważ są to rozwiązania typu open source, programiści i badacze z całego świata mogą z nich korzystać, modyfikować je i dostosowywać do swoich potrzeb. Sprzyja to innowacyjności i przyspiesza rozwój nowych zastosowań sztucznej inteligencji. Dzięki tej strategii Meta chce stworzyć ekosystem współpracy, który będzie napędzał wdrażanie nowych modeli i rozszerzał jej możliwości dzięki wkładowi globalnej społeczności. Udostępniając kod źródłowy, Meta umożliwia globalnej społeczności programistów i badaczy przyczynienie się do udoskonalenia i rozszerzenia możliwości Llama 4.

Oprócz już wymienionych modeli Zwiadowca y MaverickNależy zauważyć, że rodzina Llama obejmuje modele o różnych rozmiarach, co zapewnia większą elastyczność wdrażania w różnych środowiskach, od urządzeń mobilnych po serwery w chmurze. Takie modułowe podejście niewątpliwie ułatwia dostosowanie do specyficznych potrzeb każdej aplikacji.

Wyścig o sztuczną inteligencję nasilił się od czasu pojawienia się DeepSeek

Wyścig o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji stał się bezpośrednią konkurencją między Stanami Zjednoczonymi a Chinami. Oba kraje inwestują znaczne środki w badania i rozwój tej technologii, a także w rozwój talentów i rozbudowę infrastruktury. Dlatego premiera Lamy 4 nie odbyła się w próżni. Pod koniec marca Chiny wprowadziły na rynek swój model DeepSeek, która wkroczyła do tej rywalizacji, rzucając wyzwanie oczekiwaniom rynku.

Zaskakującym faktem w przypadku DeepSeek jest to, że osiągnął on zdumiewające wyniki przy znacznie mniejszych nakładach inwestycyjnych niż konkurenci, np. ChatGPT firmy OpenAI. Podczas gdy OpenAI wydało około 100 milionów dolarów na szkolenie modelu ChatGPT-4, DeepSeek twierdzi, że wydało zaledwie 6 milionów dolarów na szkolenie swojego modelu.

Sukces DeepSeek R1 wstrząsnął rynkiem i spowodował spadek wartości akcji amerykańskich spółek technologicznych, takich jak Nvidia. Wykazano, że duże inwestycje nie zawsze są konieczne, aby osiągnąć znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji. Ten „moment Sputnika”, jak opisał go Marc Andreessen, stał się sygnałem ostrzegawczym dla amerykańskich firm, wzywającym je do innowacji i znalezienia nowych sposobów rywalizacji w wyścigu sztucznej inteligencji.

Prezydent USA Donald Trump nazwał premierę DeepSeek R1 „sygnałem ostrzegawczym” dla amerykańskich firm. Od tego czasu firmy te próbują wyprzedzić konkurencję w wyścigu o sztuczną inteligencję, a według Sacksa, który jest zagorzałym zwolennikiem sztucznej inteligencji, kluczem do tego jest Llama 4.

Ponadto pojawienie się DeepSeek pokazuje rosnący wpływ Chin na globalny krajobraz sztucznej inteligencji. Ten zawodnik nie tylko udowodnił, że potrafi tworzyć efektywne modele przy ograniczonych zasobach, ale także podkreślił znaczenie efektywności i optymalizacji w procesach szkolenia sztucznej inteligencji.

Meta twierdzi, że Llama 4 jest najlepsza w swojej klasie i przewyższa konkurencję

W obliczu zaciętej konkurencji Meta wypuściła Lamę 4 z głębokim przekonaniem, że jest to najlepsza w swojej klasie sztuczna inteligencja. Firma twierdzi, że Llama 4 przewyższa konkurencję w szerokim zakresie zadań, obejmujących m.in. przetwarzanie języka naturalnego, generowanie kreatywnego tekstu i rozumienie obrazów.

Meta poddał Llamę 4 rygorystycznym testom porównawczym z innymi modelami AI, takimi jak Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite i Mistral 3.1. Według firmy, wyniki pokazują, że Llama 4 oferuje lepszą wydajność w kilku obszarach. Meta podkreśla w szczególności zdolność Llamy 4 do rozumienia i generowania tekstu w wielu językach, co czyni ją cennym narzędziem do komunikacji globalnej.

Oprócz parametrów technicznych Meta podkreśliła również wydajność Llama 4, zauważając, że modele Llama 4 Scout i Llama 4 Maverick są zaprojektowany do pracy na szerokiej gamie sprzętuod laptopów po serwery w chmurze. Ułatwia to jego wdrożenie programistom i badaczom dysponującym różnymi zasobami. Ponadto Meta ciężko pracowała nad optymalizacją zużycia energii przez Llamę 4, dzięki czemu jest ona bardziej zrównoważone niż inne duże AI.

Jednak wszechstronność Llama 4 wykracza poza możliwość działania na wielu urządzeniach. Zawiera również narzędzia bezpieczeństwa i kontroli, które pozwalają programistom ograniczać ryzyko związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, takie jak generowanie nieodpowiednich lub stronniczych treści. Troska o etykę i odpowiedzialność w rozwoju sztucznej inteligencji stanowi kluczowy czynnik strategii Meta.

Mieszana architektura ekspercka: jak działa Llama 4?

Jednym z sekretów wydajności Llama 4 jest jej Mieszana architektura ekspercka, MoE. Zamiast korzystać z pojedynczego monolitycznego modelu, Llama 4 opiera się na współpracy wielu mniejszych modeli, z których każdy specjalizuje się w określonym zadaniu.

Gdy Llama 4 otrzymuje zapytanie, inteligentny system kierowania określa, którzy eksperci są najbardziej odpowiedni do zajęcia się tym zapytaniem. Eksperci pracują równolegle, a wyniki ich prac są łączone w celu uzyskania ostatecznej odpowiedzi. Taka architektura pozwala Llama 4 na efektywne skalowanie swoich możliwości i dodawanie nowych ekspertów w razie potrzeby. Modele Llama 4 Scout i Llama 4 Maverick to pierwsze modele Meta AI oparte na otwartym kodzie źródłowym, zbudowane w oparciu o architekturę MoE..

Z drugiej strony Llama 4 Scout ma 17 miliardów aktywnych parametrów i 16 ekspertów, podczas gdy Llama 4 Maverick ma taką samą liczbę parametrów, ale została zaprojektowana z myślą o 128 ekspertach. Co więcej, pierwszy z nich może działać na pojedynczym procesorze graficznym NVIDIA H100, natomiast drugi wymaga hosta H100.

Zagłębiając się w architekturę MoE, należy podkreślić, że wybór najbardziej odpowiednich „ekspertów” do każdego zadania odbywa się poprzez proces dynamicznego routingu. Proces ten polega na analizie zapytania i ustaleniu, które modele zapewnią największą wartość dla rozwiązania. Biorąc to wszystko pod uwagę, Meta przyjęła podejście pozwalające na efektywne rozdysponowanie zasobów obliczeniowych i znaczącą poprawę ogólnej wydajności systemu.

Llama 4 Behemoth: Jeden z najinteligentniejszych LLM-ów w trakcie szkolenia

Meta nie była zadowolona z osiągnięć Llama 4 Scout i Llama 4 Maverick. Firma pracuje już nad kolejną generacją modeli lam, w tym Llama 4 Behemoth, duży model językowy (LLM) który zapowiada się jako jeden z najinteligentniejszych na świecie.

Llama 4 Behemoth znajduje się obecnie w fazie testów, a Meta ujawniła niewiele szczegółów na temat jego architektury i możliwości. Firma zasugerowała jednak, że Behemoth przewyższy Llamę 4 pod każdym względem, w tym pod względem wydajności, efektywności i multimodalności. Oczekuje się, że Behemoth będzie w stanie wykonywać jeszcze bardziej złożone zadania, takie jak generowanie wysokiej jakości kreatywnego tekstu, tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym i logiczne rozumowanie.

W kontekście globalnej rywalizacji o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji, premiera Llama 4 Behemoth jeszcze bardziej umocniłaby pozycję Stanów Zjednoczonych jako lidera w tej dziedzinie.

Oprócz wyżej wymienionych możliwości, Llama 4 Behemoth może wykorzystywać nowe techniki uczenia maszynowego, takie jak uczenie przez wzmacnianie z wykorzystaniem ludzkiej informacji zwrotnej (RLHF). Technika ta pozwala na precyzyjne dostrojenie modelu na podstawie preferencji i opinii użytkowników, co potencjalnie może skutkować stworzeniem sztucznej inteligencji bardziej odpowiadającej ludzkim wartościom i lepiej generującej istotne i przydatne wyniki.

Podsumowując, Llama 4 stanowi znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji. Innowacyjna architektura, multimodalność i dostępność czynią z niego cenne narzędzie dla programistów i badaczy na całym świecie. Wprowadzenie na rynek Llamy 4 umacnia pozycję Stanów Zjednoczonych jako lidera w wyścigu sztucznej inteligencji i otwiera szereg możliwości dla przyszłości technologii.

Inwestowanie w kryptoaktywa nie jest w pełni regulowane, może nie być odpowiednie dla inwestorów detalicznych ze względu na wysoką zmienność i istnieje ryzyko utraty wszystkich zainwestowanych kwot.