Llama 4 簡介
Llama 4 模型標誌著 Llama 生態系統新時代的到來，提供了可擴展性最高的一代 Llama。Llama 4 具有原生多模態、混合專家架構、擴展的上下文視窗、顯著的效能提升以及最佳化的運算效率，旨在滿足各種應用程式需求。Llama 4 模型具有易於部署的尺寸，因此可適用於各種使用案例。
Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Maverick 是一種原生多模態模型，可用於影像和文字理解，具有進階智慧和快速回應能力，且成本低廉。
Llama 4 Scout 17B
Llama 4 Scout 是一種原生多模態模型，整合了進階文字和視覺智慧與高效處理功能。該模型透過廣泛的上下文處理，可實現全面的多文件分析、強大的程式碼庫推理以及複雜的資料處理。
優勢
個人化和更高效能
Llama 3.2 透過在裝置上處理，提供更具個人化的 AI 體驗。Llama 3.2 模型的設計旨在提升效率、降低延遲並改善效能，使其適合廣泛的運用。
128K Token 的上下文長度
128K 上下文長度允許 Llama 擷取資料中更多細微的關聯性。
藉助超過 15 兆字符進行預先訓練
透過線上公有資料來源中的超過 15 兆字符訓練 Llama 模型，使其更準確地理解語言複雜性。
支援多種語言
Llama 3.2 是多語言的工具，支援八種語言，包括英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印度語、西班牙語和泰語。
無需管理基礎架構
Amazon Bedrock 受管 API 使 Llama 模型的使用比以往更加容易。各種規模的組織都可以使用 Llama 的強大功能，並且不必擔心基礎設施。由於 Amazon Bedrock 是無伺服器的，因此您不必管理任何基礎設施，而且可以使用已熟悉的 AWS 服務，將 Llama 的生成式 AI 功能安全整合並部署至應用程式中。這代表您能專注於自己最擅長的工作，即建置 AI 應用程式。
認識 Llama
過去十多年來，Meta 一直專注於將各種實用的工具交到開發人員手中，同時促進開發人員、研究人員和組織之間的協作和共同進步。Llama 模型提供多種參數大小，可讓開發人員選擇最適合其需求和推論預算的模型。Amazon Bedrock 中的 Llama 模型為使用者帶來廣泛的可能性，原因在於開發人員無需擔心可擴展性或管理基礎設施。Amazon Bedrock 是開發人員開始使用 Llama 的統包方式。
使用案例
Llama 模型在處理影像理解和視覺推理、語言細微差別、內容理解以及複雜任務 (例如，視覺資料分析、影像說明文字、對話產生以及翻譯) 方面表現出色，並且可以無縫處理多步驟的任務。Llama 模型的其他使用案例是滿足各項任務的最佳選擇，包括複雜的視覺推理和理解、影像文字擷取、視覺依據、文件視覺問題回答、文字總結和準確性、文本分類、情感分析和細微差異推理、語言建模、對話系統、程式碼產生，以及遵循說明。
模型版本
Nomura 使用 Amazon Bedrock 中來自 Meta 的 Llama 模型來大眾化生成式 AI
Nomura 執行總監兼企業架構師 Aniruddh Singh 概述該金融機構使用 Amazon Bedrock 和 Meta 的 Llama 模型在全公司範圍內大眾化生成式 AI 的旅程。Amazon Bedrock 提供對 Llama 等領先基礎模型的關鍵存取權，從而實現無縫整合。Llama 為 Nomura 提供重要優勢，包括更快的創新、透明度、偏差防護機制，以及在文字摘要、程式碼產生、日誌分析和文字處理方面的強大效能。
TaskUs 在 Amazon Bedrock 中使用來自 Meta 的 Llama 模型變革客戶體驗
TaskUs 是為全球最具創新力的公司提供外包數位服務和下一代客戶體驗的領先供應商，協助其客戶展現、保護和發展他們的品牌。該供應商創新的 TaskGPT 平台由 Amazon Bedrock 和 Meta 的 Llama 模型提供支援，賦能團隊成員提供卓越的服務。TaskUs 在 TaskGPT 上建置工具，可利用 Amazon Bedrock 和 Llama 進行經濟高效的釋義、內容產生、理解和複雜任務處理。