Llama 4

Llama 4简介

Llama 4 是 Meta 推出的多模态 AI 模型系列，首次引入了混合专家（MoE）架构，显著提升了模型在训练和推理过程中的计算效率。目前该系列包含 Scout 和 Maverick 两个版本。Scout 版本拥有 170 亿活跃参数、16 个“专家”模型以及 1090 亿总参数，支持高达 1000 万 token 的上下文长度，可处理长达 20 小时的视频内容，并可在单块 H100 GPU 上运行。Maverick 版本则具备 170 亿活跃参数、128 个“专家”模型及 4000 亿总参数，在图像理解与创意写作方面表现卓越，适用于通用助手和聊天类应用，其性能在 LMSYS 排行榜中位列第二。此外，Llama 4 Behemoth 为预览版本，拥有 2 万亿参数，正在持续训练中，已在 STEM 基准测试中展现出优异表现。Llama 4 在 200 种语言上进行预训练，支持开源微调，训练数据量超过 30 万亿 token。

Llama 4的核心功能

• 强大的语言理解与生成能力：经过大量文本数据训练，Llama 4 能够精准理解并生成逻辑清晰、连贯的文本内容，适用于创意写作、文章撰写和对话交互等场景。
• 多模态处理能力：Llama 4 支持图像、文本和视频等多种数据类型的处理，Scout 版本具备 1000 万 token 的上下文窗口，适合处理长文档和大型代码库。
• 高效的推理与计算能力：采用混合专家（MoE）架构，提升模型运行效率，降低服务成本和延迟。
• 多语言处理能力：支持 200 种语言的文本生成与理解，有助于跨语言交流与任务处理。

Llama 4的技术特点

• 混合专家（MoE）架构：Llama 4 首次采用 MoE 架构，通过激活部分参数提高推理效率，降低计算资源消耗。
• 原生多模态设计：Llama 4 支持文本和视觉数据的融合处理，能够统一处理多种输入类型。
• 模型超参数优化：Meta 开发了 MetaP 方法，优化关键超参数设置，提升模型训练效果。
• 高效的模型训练：使用 FP8 精度进行训练，兼顾性能与质量，提升 FLOPs 利用率。
• 后训练流程优化：采用轻量级监督微调、在线强化学习和直接偏好优化相结合的方式，提升模型智能性与对话能力。

Llama 4的项目信息

• 项目官网：https://ai.meta.com/blog/llama-4
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/meta-llama/llama-4

Llama 4的应用场景

• 对话系统：适用于构建智能聊天机器人，提供自然流畅的对话体验。
• 文本生成：可用于创作故事、诗歌、剧本等，也可用于新闻报道和文案策划。
• 代码生成与辅助：帮助开发者生成代码片段、解释代码逻辑、检查规范。
• 图像理解与描述：Maverick 版本在图像识别与描述方面表现突出。
• 信息检索与推荐：结合语言理解能力，实现更精准的信息搜索与个性化推荐。