نموذج Llama من شركة Meta في Amazon Bedrock
بناء مستقبل الذكاء الاصطناعي مع Llama
تقديم Llama 4
تمثل نماذج Llama 4 بداية حقبة جديدة لنظام Llama المتكامل، حيث تقدم الجيل الأكثر قابلية للتوسع من Llama. بفضل البنية الأصلية متعددة الوسائط ومزيج من الخبراء ونوافذ السياق الموسعة والتحسينات الكبيرة في الأداء والكفاءة الحسابية المحسّنة، صُمِّمَ Llama 4 لتلبية متطلبات التطبيقات المتنوعة. تأتي نماذج Llama 4 بأحجام سهلة النشر، مما يجعلها قابلة للتكيف مع حالات الاستخدام المختلفة.
Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick هو نموذج متعدد الوسائط أصلاً لفهم الصور والنصوص بذكاء متقدم واستجابات سريعة بتكلفة منخفضة.
Llama 4 Scout 17B
Llama 4 Scout هو نموذج متعدد الوسائط أصلاً يدمج النص المتقدم والذكاء المرئي مع إمكانات المعالجة الفعالة. يتيح النموذج التحليل الشامل متعدد المستندات، والاستدلال القوي لقاعدة الأكواد، ومعالجة البيانات المعقدة من خلال معالجة السياق الشاملة.
الفوائد
نموذج مُخصص وأكثر فاعلية
يوفر Llama 3.2 تجربة ذكاء اصطناعي أكثر تخصيصًا، مع معالجة على الجهاز. صُمِّمَت نماذج Llama 3.2 لتكون أكثر كفاءة، مع تقليل وقت الاستجابة وتحسين الأداء، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات.
تبلغ نافذة سياق الرموز 128 ألف رمز
طول السياق البالغ 128 كيلو يسمح لنموذج Llama بتسجيل علاقات أكثر دقة في البيانات.
تم تدريبه مسبقًا على أكثر من 15 تريليون توكن
يتم تدريب نماذج Llama على أكثر من 15 تريليون رمز من مصادر البيانات العامة عبر الإنترنت لفهم تعقيدات اللغة بشكل أفضل.
دعم بلغات متعددة
نموذج Llama 3.2 متعدد اللغات، حيث يدعم ثماني لغات بما في ذلك الإنجليزية والألمانية والفرنسية والإيطالية والبرتغالية والهندية والإسبانية والتايلاندية.
لا يشترط توفر إدارة للبنية التحتية
واجهة برمجة التطبيقات (API) المُدارة من Amazon Bedrock تجعل استخدام نماذج Llama أسهل من أي وقت مضى. يمكن للمؤسسات من جميع الأحجام الوصول إلى قوة Llama دون القلق بشأن البنية التحتية الأساسية. نظرًا لأن Amazon Bedrock هي خدمة بلا خادم، فلن تكون مضطرًا إلى إدارة أي بنية تحتية، ويمكنك دمج ونشر إمكانات الذكاء الاصطناعي المولّد لـ Llama بأمان في تطبيقاتك باستخدام خدمات AWS التي تعرفها بالفعل. هذا يعني أنه يمكنك التركيز على ما تفعله بشكل أفضل - بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
التعرّف على Llama
على مدار العقد الماضي، ركزت Meta على وضع الأدوات في أيدي المطورين، وتعزيز التعاون والتقدم بين المطورين والباحثين والمؤسسات. تتوفر نماذج Llama في مجموعة من أحجام المعلمات، مما يتيح للمطورين تحديد النموذج الذي يناسب احتياجاتهم وميزانية الاستدلال. تفتح نماذج Llama في Amazon Bedrock عالمًا من الاحتمالات لأن المطورين لا يحتاجون إلى القلق بشأن قابلية التوسع أو إدارة البنية التحتية. Amazon Bedrock هي طريقة جاهزة للمطورين لبدء استخدام Llama.
حالات الاستخدام
تتفوق نماذج Llama في فهم الصور والمنطق البصري، والفروق الدقيقة في اللغة، والفهم السياقي، والمهام المعقدة مثل تحليل البيانات المرئية، والتعليق على الصور، والترجمة، ويمكنها التعامل مع المهام متعددة الخطوات دون عناء. حالات استخدام إضافية: تعد نماذج Llama مناسبة تمامًا لتشمل المنطق البصري المتطور والفهم، واسترجاع نص الصورة، والتأريض المرئي، والإجابة على الأسئلة المرئية للمستند، وتلخيص النص ودقته، وتصنيف النص، وتحليل المشاعر والمنطق الدقيق، ونمذجة اللغة، وأنظمة الحوار، وإنشاء الأكواد، واتباع التعليمات.
إصدارات النماذج
تستخدم Nomura نماذج Llama التابعة لشركة Meta في Amazon Bedrock لجعل الذكاء الاصطناعي المولّد متاحًا للجميع
Aniruddh Singh هو المدير التنفيذي ومهندس المشاريع في شركة Nomura، وهو يحدد رحلة المؤسسة المالية لجعل الذكاء الاصطناعي المولّد متاحًا للجميع على مستوى الشركة باستخدام نماذج Amazon Bedrock وLlama من Meta. توفر خدمة Amazon Bedrock وصولاً مهمًا إلى نماذج التأسيس الرائدة مثل Llama، مما يتيح التكامل السلس. يقدم نموذج Llama مزايا رئيسية لشركة Nomura، بما في ذلك الابتكار الأسرع والشفافية وحواجز الحماية المتحيزة والأداء القوي عبر تلخيص النص وتوليد الأكواد وتحليل السجلات ومعالجة المستندات.
تُحدث TaskUs ثورة في تجارب العملاء باستخدام نماذج Llama من Meta في Amazon Bedrock
TaskUs، المزود الرائد للخدمات الرقمية بالاستعانة بمصادر خارجية وتجربة العملاء من الجيل التالي للشركات الأكثر ابتكارًا في العالم، تساعد عملائها على تمثيل علاماتهم التجارية وحمايتها وتنميتها. منصة TaskGPT المبتكرة مدعومة بخدمة Amazon Bedrock وبنماذج Llama من Meta، وهي تعمل على تمكين أعضاء الفريق من تقديم خدمة استثنائية. تبني TaskUs أدوات على TaskGPT تستفيد من Amazon Bedrock وLlama لإعادة الصياغة الفعالة من حيث التكلفة وإنشاء المحتوى والفهم ومعالجة المهام المعقدة.