به گزارش خبرنگار اجتماعی پایگاه خبری خبرآنی، متا روز شنبه از جدیدترین مدل‌های بزرگ زبانی خود با نام‌های Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick رونمایی کرد؛ مدل‌هایی که به‌گفته این شرکت، نقطه عطفی در توسعه مدل‌های چندوجهی هوش مصنوعی هستند. این دو مدل به‌صورت متن‌باز ارائه می‌شوند و نسخه‌ای قوی‌تر با نام Llama 4 Behemoth نیز در دست پیش‌نمایش قرار دارد.ش
متا روز شنبه به‌طور رسمی اعلام کرد که نسخه‌های جدید مدل زبان بزرگ خود یعنی Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick را منتشر کرده است. به گفته متا، این مدل‌ها «پیشرفته‌ترین» و «بهترین نمونه‌ها در نوع خود» برای کاربردهای چندوجهی هستند؛ ویژگی‌ای که در سال‌های اخیر، نقطه تمرکز اصلی رقابت میان غول‌های فناوری شده است.
مدل‌های چندوجهی (Multimodal) از قابلیت پردازش و تحلیل داده‌های متنوع مانند متن، تصویر، صوت و ویدئو به‌طور همزمان برخوردارند. این مزیت، آن‌ها را برای کاربردهایی نظیر دستیارهای هوشمند، تولید محتوا، ترجمه چندرسانه‌ای، و تحلیل داده‌های پیچیده، به گزینه‌هایی برجسته بدل کرده است.
متا در بیانیه رسمی خود اعلام کرد که Llama 4 Scout و Maverick با بهره‌گیری از معماری بهبودیافته و پایگاه داده‌ای وسیع‌تر، قادرند ارتباطات میان انواع داده‌ها را بهتر درک و بازنمایی کنند. این موضوع، باعث می‌شود خروجی مدل نه‌تنها دقیق‌تر، بلکه بافت‌مندتر و طبیعی‌تر به نظر برسد.
Llama 4 Behemoth؛ مدل آینده‌ساز متا
متا همچنین از یک مدل دیگر با نام Llama 4 Behemoth خبر داد. این مدل که هنوز در مرحله پیش‌نمایش قرار دارد، به گفته متا «یکی از هوشمندترین LLMهای جهان» است. Behemoth قرار است به‌عنوان معلم و الگوی آموزشی برای نسل‌های بعدی مدل‌های هوش مصنوعی متا عمل کند.
گرچه جزئیات فنی مربوط به Behemoth هنوز منتشر نشده، منابع آگاه نزدیک به تیم توسعه متا گفته‌اند که این مدل با حجم پارامتر بسیار بالا و قابلیت fine-tuning سفارشی، قرار است پاسخگوی نیازهای سطح بالای صنعتی و تحقیقاتی باشد.
بازخورد کاربران؛ استقبال گرم، اما با نگاه منتقدانه
اولین کاربران نسخه‌های آزمایشی Scout و Maverick از بهبود چشمگیر عملکرد مدل‌ها در درک تصاویر، تشخیص بافت کلامی، و پاسخ‌گویی زمینه‌محور خبر داده‌اند. برخی کاربران فعال در GitHub و Hacker News، قابلیت این مدل‌ها در درک همزمان متن و تصویر را «چشمگیر» توصیف کرده‌اند.
با این حال، برخی توسعه‌دهندگان ابراز نگرانی کرده‌اند که با وجود متن‌باز بودن، اجرای روان این مدل‌ها نیازمند منابع پردازشی بالا است. یکی از کاربران X (توئیتر سابق) نوشت: «اگرچه Scout واقعاً تحسین‌برانگیز است، اما برای یک توسعه‌دهنده مستقل، اجرا و fine-tune کردنش مثل دویدن با کوله‌پشتی 30 کیلویی در مسابقه دوی ماراتن است!»
رقابت سنگین با GPT-4 و Gemini
عرضه Llama 4 Scout و Maverick را نمی‌توان جدا از رقابت مستقیم با مدل‌های مطرح دیگر دانست. GPT-4 شرکت OpenAI که از مدت‌ها پیش در صدر مدل‌های چندمنظوره و توانمند قرار دارد، اکنون با رقبایی جدی از جنس متن‌باز روبه‌رو شده است. در سوی دیگر، گوگل با مدل Gemini توانسته با قابلیت‌های قوی پردازش تصویر و تعامل چندوجهی، جایگاهی ویژه در میان مدل‌های نسل جدید به‌دست آورد.
با ورود Scout و Maverick، به نظر می‌رسد رقابت میان متا، گوگل و OpenAI وارد مرحله‌ای جدید شده است؛ جایی که متن‌باز بودن به‌عنوان یک مزیت استراتژیک عمل می‌کند. برخلاف GPT-4 که همچنان انحصاری است، مدل‌های Llama با ارائه عمومی، جامعه بزرگ‌تری از توسعه‌دهندگان را جذب کرده‌اند.
متن‌باز بودن، برگ برنده متا؟
یکی از تصمیمات کلیدی متا در طراحی خط Llama، ارائه متن‌باز (open-source) آن‌ها بوده است. این تصمیم در حالی اتخاذ شده که شرکت‌هایی مانند OpenAI و Anthropic مدل‌های خود را تنها از طریق API یا پلتفرم‌های محدود عرضه کرده‌اند.
متا با این اقدام، نه‌تنها امکان بازتولید و شخصی‌سازی مدل‌ها را برای پژوهشگران فراهم کرده، بلکه موجی از توسعه ابزارهای جانبی بر بستر این مدل‌ها را نیز رقم زده است. برخی تحلیل‌گران معتقدند که استراتژی متن‌باز، به‌ویژه در حوزه آموزش مدل‌های محلی، می‌تواند به نفع شرکت‌هایی باشد که زیرساخت ابر ندارند یا نمی‌خواهند به APIهای خارجی وابسته باشند.
آینده بازار مدل‌های متن‌باز؛ Llama 4 در خط مقدم؟
بازار مدل‌های بزرگ زبانی در سال 2025 با تغییرات قابل توجهی روبه‌رو خواهد بود. طبق گزارش‌های مؤسسات تحقیقاتی مانند McKinsey و Gartner، روند رو به رشد تقاضا برای مدل‌های قابل‌سفارشی‌سازی، باعث شده که مدل‌های متن‌باز محبوبیت بیشتری پیدا کنند.
Llama 4، به‌ویژه نسخه‌های Scout و Maverick، اکنون در خط مقدم این موج جدید ایستاده‌اند. شرکت‌های مختلف در حوزه سلامت، حقوق، آموزش و حتی تولید محتوا، از Llama برای ساخت دستیارهای هوشمند محلی یا تولید خودکار محتوای چندرسانه‌ای استفاده می‌کنند.
آینده از آنِ مدل‌های چندوجهی و باز؟
با رونمایی از Scout و Maverick، متا نه‌تنها یک گام بزرگ در مسیر توسعه هوش مصنوعی برداشته، بلکه مسیر تازه‌ای برای توسعه‌دهندگان، شرکت‌ها و کاربران حرفه‌ای گشوده است. متن‌باز بودن، پشتیبانی از چندوجهی بودن و افق روشن Behemoth، همگی نشانه‌هایی از چشم‌انداز متا برای ساخت آینده‌ای بازتر، هوشمندتر و فراگیرتر در حوزه هوش مصنوعی هستند.
در رقابت فشرده‌ای که اکنون میان مدل‌های زبان بزرگ در جریان است، آن‌چه تعیین‌کننده خواهد بود، نه فقط دقت مدل‌ها، بلکه دسترسی‌پذیری، قابلیت شخصی‌سازی و تعامل چندوجهی است و به‌نظر می‌رسد Llama 4 تمامی این معیارها را به‌خوبی هدف گرفته است.
انتهای پیام/
