Meta ได้เปิดตัว Llama 4 เมื่อไม่นานมานี้ ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในสาขาปัญญาประดิษฐ์ ซีรีส์ Llama 4 แสดงถึงยุคใหม่ของโมเดล AI แบบหลายมิติที่มีประสิทธิภาพสูงและเข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาทั่วโลก บทความนี้สำรวจผลการทดสอบของโมเดล Llama 4 และให้ข้อมูลว่า คุณสามารถใช้ Llama 4 ออนไลน์ในแอปพลิเคชันอะไรบ้าง
คอลเลกชัน Llama 4 ประกอบด้วยสามโมเดลหลัก ทั้งที่ออกแบบมาเพื่อกรณีการใช้งานเฉพาะ ขณะยังคงแสดงผลการทดสอบที่น่าประทับใจ:
Llama 4 Scout มีพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 17 พันล้านพร้อมผู้เชี่ยวชาญ 16 คน รวมเป็น 109 พันล้านพารามิเตอร์ แม้ว่าขนาดจะค่อนข้างเล็ก แต่ก็ทำผลงานได้ดีกว่าโมเดล Llama ก่อนหน้าและแข่งขันได้ดีเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดล เช่น Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite และ Mistral 3.1 ในหลากหลายการทดสอบ สิ่งที่ทำให้ Llama 4 Scout โดดเด่นคือหน้าต่างบริบทที่นำหน้าสุดถึง 10 ล้านโทเคน ซึ่งเป็นการก้าวล้ำจากหน้าต่างบริบท 128K ของ Llama 3
โมเดลนี้รองรับได้บน GPU ของ NVIDIA H100 ด้วยการทำให้ข้อมูลเป็น Int4 ทำให้สามารถเข้าถึงได้สำหรับองค์กรที่มีทรัพยากรการคอมพิวเตอร์จำกัด Llama 4 Scout โดดเด่นในเรื่องการเชื่อมโยงภาพ สามารถจัดเรียงคำสั่งจากผู้ใช้ให้สัมพันธ์กับแนวคิดทางภาพและตอบกลับไปยังพื้นที่เฉพาะในภาพได้อย่างถูกต้อง
Llama 4 Maverick ยืนอยู่ในฐานะเรือธงด้านประสิทธิภาพด้วยพารามิเตอร์ที่ใช้อยู่ 17 พันล้านและผู้เชี่ยวชาญ 128 คน รวมเป็น 400 พันล้านพารามิเตอร์ ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่ามันทำได้ดีกว่า GPT-4o และ Gemini 2.0 Flash ในการทดสอบหลายรายการ ขณะเดียวกันก็ทำผลได้ใกล้เคียงกับ DeepSeek v3 ในงานด้านการให้เหตุผลและการเขียนโค้ด โดยมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ไม่ถึงครึ่ง
โมเดลนี้ทำหน้าที่เป็นแรงงานในผลิตภัณฑ์ของ Meta สำหรับการช่วยเหลือทั่วไปและการใช้แชท โดยมีจุดเด่นในความเข้าใจภาพอย่างถูกต้องและการเขียนสร้างสรรค์ Llama 4 Maverick มีความสมดุลที่น่าประทับใจระหว่างหลายรูปแบบการป้อนข้อมูล ความสามารถในการให้เหตุผล และความสามารถในการสนทนา
แม้ว่ายังไม่ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่ Llama 4 Behemoth ถือเป็นโมเดลที่ทรงพลังที่สุดของ Meta จนถึงปัจจุบัน ด้วยพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 288 พันล้าน, ผู้เชี่ยวชาญ 16 คน และพารามิเตอร์รวมเกือบสองล้านล้าน มันทำผลงานได้ดีกว่า GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, และ Gemini 2.0 Pro ในการทดสอบ STEM หลายรายการ โมเดลนี้ทำหน้าที่เป็นครูสำหรับโมเดล Llama 4 อื่น ๆ ผ่านกระบวนการการอัดข้อมูลร่วม
ผลการทดสอบแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่ยอดเยี่ยมของ Llama 4 ในหลากหลายพื้นที่:
Llama 4 Maverick ทำได้ตามมาตรฐานยอดเยี่ยมในผลการทดสอบด้านการให้เหตุผลโดยเปรียบเทียบกับโมเดลที่ใหญ่กว่ามาก ใน LMArena รุ่นแชททดลองทำคะแนน ELO ที่น่าประทับใจ 1417 แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการให้เหตุผลที่ก้าวหน้า
Llama 4 Scout และ Maverick ทำได้ดีในงานการเขียนโค้ด โดย Maverick ทำได้ผลการแข่งขันที่สามารถแข่งขันกับ DeepSeek v3.1 แม้จะมีพารามิเตอร์น้อยกว่า โมเดลเหล่านี้แสดงความสามารถที่แข็งแกร่งในการเข้าใจลอจิกโค้ดที่ซับซ้อนและสร้างโซลูชันที่ใช้งานได้
โมเดล Llama 4 ได้รับการฝึกฝนเบื้องต้นเกี่ยวกับ 200 ภาษา รวมถึงมากกว่า 100 ภาษาที่มีโทเคนมากกว่า 1 พันล้านโทเคนแต่ละภาษา—มากกว่าการแปลหลายภาษาของ Llama 3 ถึง 10 เท่า การสนับสนุนภาษาที่กว้างขวางนี้ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก
ในฐานะที่เป็นโมเดลหลายมิติ Llama 4 Scout และ Maverick แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเข้าใจภาพที่ยอดเยี่ยม พวกเขาสามารถประมวลผลภาพหลายภาพ (สูงสุด 8 ภาพที่ทดสอบสำเร็จ) ควบคู่ไปกับข้อความ ทำให้สะดวกในการให้เหตุผลและทำความเข้าใจในด้านภาพ
หน้าต่างบริบท 10 ล้านโทเคนของ Llama 4 Scout ถือเป็นความสำเร็จชั้นนำในอุตสาหกรรม ซึ่งทำให้สามารถดำเนินการต่าง ๆ เช่น การสรุปเอกสารหลายฉบับ การวิเคราะห์กิจกรรมของผู้ใช้ที่ยาวเพื่อการปรับแต่งงานส่วนตัว และการให้เหตุผลจากฐานโค้ดขนาดใหญ่
นวัตกรรมทางเทคนิคหลายประการช่วยสนับสนุนผลการทดสอบที่น่าประทับใจของ Llama 4:
Llama 4 นำเสนอการนำไปใช้สถาปัตยกรรมผสมผู้เชี่ยวชาญครั้งแรกของ Meta ในแนวทางนี้ จะเปิดใช้งานเฉพาะส่วนหนึ่งของพารามิเตอร์ทั้งหมดของโมเดลที่ใช้ในการประมวลผลแต่ละโทเคน ทำให้การฝึกฝนและการสรุปข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Llama 4 นำการรวมข้อมูลเบื้องต้นมาใช้เพื่อรวมโทเคนข้อความและภาพเข้าด้วยกันอย่างกลมกลืนในโครงสร้างโมเดลเดียว ทำให้สามารถฝึกฝนร่วมกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่ได้ทำเครื่องหมาย เช่น ข้อความ รูปภาพ และข้อมูลวิดีโอ
Meta ได้พัฒนาเทคนิคการฝึกฝนใหม่ที่เรียกว่า MetaP เพื่อกำหนดพารามิเตอร์ที่สำคัญของโมเดลอย่างเชื่อถือได้ บริษัทได้ใช้ความละเอียด FP8 โดยไม่ลดทอนคุณภาพ โดยมีผลลัพธ์สูงถึง 390 TFLOPs/GPU ในระหว่างการฝึกฝน Llama 4 Behemoth
นวัตกรรมสำคัญใน Llama 4 คือการใช้เลเยอร์ความสนใจที่สลับกันโดยไม่ต้องใช้ตำแหน่งรวมกับการปรับความร้อนในเวลาการคาดเดาของความสนใจ สถาปัตยกรรม "iRoPE" นี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการทั่วไปในความยาว
วิธีที่ตรงที่สุดในการสัมผัสกับ Llama 4 คือผ่านช่องทางทางการของ Meta:
สำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่ต้องการรวม Llama 4 เข้ากับโครงสร้างของตน:
บริการจากบุคคลที่สามหลายรายกำลังนำโมเดล Llama 4 มาใช้อย่างรวดเร็วสำหรับผู้ใช้:
แพลตฟอร์มคลาวด์หลักกำลังรวม Llama 4 เข้าในบริการ AI ของพวกเขา:
ผู้ให้บริการที่มุ่งเน้น AI ที่เสนอการเข้าถึง Llama 4 ได้แก่:
สำหรับผู้ที่ต้องการรันโมเดลในเครื่อง:
ผลการทดสอบที่น่าประทับใจของ Llama 4 ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันในองค์กรหลายประเภท:
องค์กรต่าง ๆ สามารถใช้ความสามารถหลายมิติของ Llama 4 ในการสร้างเนื้อหาที่ล้ำสมัย รวมถึงการเขียน การวิเคราะห์ภาพ และการสร้างความคิดสร้างสรรค์
ความสามารถในการสนทนาและการให้เหตุผลของ Llama 4 ทำให้เหมาะสำหรับการทำงานอัตโนมัติในบริการลูกค้าที่ซับซ้อนซึ่งสามารถเข้าใจคำถามที่ซับซ้อนและให้คำตอบที่เป็นประโยชน์ได้
ความสามารถด้าน STEM และหน้าต่างบริบทที่ยาวทำให้โมเดลนี้มีค่าในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การวิเคราะห์เอกสารทางเทคนิค และการสังเคราะห์ความรู้
เนื่องจากการสนับสนุนภาษาที่กว้างขวาง Llama 4 สามารถช่วยลดช่องว่างในการสื่อสารในกลุ่มการดำเนินธุรกิจระดับโลก โดยการแปลและสร้างเนื้อหาในหลายภาษาจำนวนมาก
นักพัฒนาสามารถใช้ความสามารถที่ได้รับการทดสอบของ Llama 4 สำหรับ:
ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งของ Llama 4 ในการเขียนโค้ดทำให้มันเป็นผู้ช่วยในการเขียนโค้ดที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์
โมเดลมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลผู้ใช้จำนวนมากผ่านหน้าต่างบริบท 10M ทำให้สามารถสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ปรับแต่งได้อย่างสูง
พัฒนาแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้ซึ่งรวมความเข้าใจข้อความและภาพ ตั้งแต่การค้นหาภาพไปจนถึงระบบการตรวจสอบเนื้อหา
Meta ได้ระบุว่าปัจจุบัน โมเดล Llama 4 เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของวิสัยทัศน์ของพวกเขา การพัฒนาที่จะเกิดขึ้นในอนาคตอาจรวมถึง:
โมเดลเฉพาะทางเพิ่มเติมที่มุ่งเน้นไปที่โดเมนหรือกรณีการใช้งานเฉพาะ โดยสร้างจากพื้นฐานที่ดำเนินการโดย Scout และ Maverick
แม้ว่าโมเดลปัจจุบันจะจัดการกับข้อความและภาพได้อย่างเชี่ยวชาญ แต่การพัฒนาครั้งต่อไปอาจรวมข้อมูลที่มาจากวิดีโอ เสียง และการป้อนข้อมูลทางประสาทสัมผัสอื่น ๆ
เมื่อ Llama 4 Behemoth เสร็จสิ้นการฝึกฝน Meta อาจเปิดตัวโมเดลที่ทรงพลังนี้ให้กับชุมชนของนักพัฒนาในที่สุด
ผลการทดสอบของ Llama 4 แสดงให้เห็นว่าโมเดลเหล่านี้เป็นก้าวสำคัญที่ก้าวไปข้างหน้าในด้านความสามารถของ AI ที่นำมาใช้ในระดับเปิด แบบหลายมิติ โดยมีประสิทธิภาพระดับสูงในด้านการให้เหตุผล การเขียนโค้ด ความเข้าใจภาพ และการทำงานที่หลากหลายภาษา รวมกับการสนับสนุนความยาวบริบทที่ไม่เคยมีมาก่อน Llama 4 ก่อตั้งมาตรฐานใหม่สำหรับสิ่งที่นักพัฒนาคาดหวังได้จากโมเดล AI ที่เข้าถึงได้
เมื่อโมเดลเหล่านี้พร้อมให้บริการในแพลตฟอร์มออนไลน์หลายแห่ง จะทำให้เกิดยุคใหม่ของแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อความต้องการของมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น ไม่ว่าคุณจะเข้าถึง Llama 4 ผ่านแพลตฟอร์มของ Meta เอง บริการจากบุคคลที่สาม หรือการติดตั้งในเครื่อง ผลการทดสอบที่น่าประทับใจบ่งชี้ว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานต่าง ๆ
สำหรับนักพัฒนา นักวิจัย และองค์กรที่ต้องการใช้พลังของ AI ขั้นสูง Llama 4 แสดงให้เห็นว่าเป็นโอกาสที่น่าตื่นเต้นในการสร้างระบบที่มีความฉลาด รับรู้และช่วยเหลือได้มากยิ่งขึ้น สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจโลกในรูปแบบที่เข้าใกล้กับความคล้ายคลึงของมนุษย์มากขึ้น
