라마 4 API

Llama 4 API는 개발자가 통합할 수 있는 강력한 인터페이스입니다. 메타최신 멀티모달 대규모 언어 모델을 통해 다양한 애플리케이션에서 고급 텍스트, 이미지 및 비디오 처리 기능이 제공됩니다.

Llama 4 시리즈 개요

Meta의 Llama 4 시리즈는 텍스트, 비디오, 이미지, 오디오를 포함한 다양한 데이터 형식을 처리하고 번역하도록 설계된 최첨단 AI 모델을 도입하여 애플리케이션 전반의 다양성을 향상시킵니다. 이 시리즈에는 다음이 포함됩니다.

• 라마 4 스카우트: 단일 Nvidia H100 GPU에 배포하기 위해 최적화된 컴팩트 모델로, 10만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 다양한 벤치마크에서 Google의 Gemma 3 및 Mistral 3.1과 같은 경쟁자보다 성능이 뛰어납니다.
• 라마 4 매버릭: 코딩 및 추론 작업에서 OpenAI의 GPT-4o 및 DeepSeek-V3와 비교 가능한 더 큰 모델을 제공하면서도 더 적은 활성 매개변수를 사용합니다.
• 라마 4 베히모스: 현재 개발 중인 이 모델은 288억 개의 활성 매개변수와 총 2조 개의 매개변수를 자랑하며, STEM 벤치마크에서 GPT-4.5 및 Claude Sonnet 3.7과 같은 모델을 능가하는 것을 목표로 합니다.

이러한 모델은 WhatsApp, Messenger, Instagram, 웹 등 플랫폼 전반의 Meta AI 어시스턴트에 통합되어 고급 AI 기능으로 사용자 상호작용을 개선합니다.

---

기술 아키텍처 및 혁신

Llama 4 시리즈는 특정 작업 중에 모델 매개변수의 관련 하위 집합만 활성화하여 리소스 활용을 최적화하는 혁신적인 접근 방식인 "전문가 혼합"(MoE) 아키텍처를 사용합니다. 이 설계는 계산 효율성과 성능을 향상시켜 모델이 복잡한 작업을 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다.

이러한 모델을 훈련하려면 상당한 계산 리소스가 필요했습니다. Meta는 100,000개가 넘는 Nvidia H100 칩으로 구성된 GPU 클러스터를 활용했으며, 이는 지금까지 가장 큰 AI 훈련 인프라 중 하나입니다. 이 광범위한 계산 능력은 향상된 기능과 성능 지표를 갖춘 모델의 개발을 용이하게 했습니다.

이전 모델에서의 진화

이전 반복에서 마련한 기반을 바탕으로 Llama 4 시리즈는 Meta의 AI 모델 개발에서 상당한 진화를 나타냅니다. 멀티모달 처리 기능의 통합과 MoE 아키텍처의 채택은 추론 및 수학적 작업의 어려움과 같은 이전 모델에서 관찰된 한계를 해결합니다. 이러한 발전은 Llama 4를 AI 환경에서 강력한 경쟁자로 자리매김합니다.

벤치마크 성과 및 기술 지표

벤치마크 평가에서 Llama 4 Scout는 특히 광범위한 컨텍스트 처리가 필요한 작업에서 Google의 Gemma 3 및 Mistral 3.1과 같은 모델보다 우수한 성능을 보였습니다. Llama 4 Maverick은 OpenAI의 GPT-4o와 같은 주요 모델과 동등한 성능을 보였으며, 특히 코딩 및 추론 작업에서 더 효율적인 매개변수 활용을 유지했습니다. 이러한 결과는 MoE 아키텍처의 효과성과 사용된 광범위한 교육 체계를 강조합니다.

라마 4 스카우트

라마 4 매버릭

라마 4 베히모스:

응용 프로그램 시나리오

Llama 4 시리즈의 다재다능함은 다양한 도메인에 적용이 가능합니다.

• 소셜 미디어 통합: 향상된 콘텐츠 추천 및 대화형 에이전트를 포함한 고급 AI 기반 기능을 통해 WhatsApp, Messenger, Instagram과 같은 플랫폼에서 사용자 상호 작용을 향상시킵니다.
• 콘텐츠 제작: 텍스트, 이미지, 비디오를 처리하고 합성하여 고품질의 멀티모달 콘텐츠를 제작할 수 있도록 창작자를 지원하여 창작 과정을 간소화합니다.
• 교육 도구: 다양한 데이터 형식을 해석하고 이에 대응할 수 있는 지능형 튜터링 시스템 개발을 촉진하여 더욱 몰입적인 학습 경험을 제공합니다.
• 비즈니스 분석: 기업이 텍스트 및 시각적 정보를 포함한 복잡한 데이터 세트를 분석하고 해석하여 실행 가능한 통찰력을 도출하고 의사 결정 프로세스를 알릴 수 있도록 지원합니다.

Llama 4 모델을 Meta 플랫폼에 통합하면 다양한 애플리케이션에서 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 실용적 유용성과 잠재력이 입증됩니다.

윤리적 고려 사항 및 오픈 소스 전략

Meta가 Llama 4 시리즈를 오픈 소스로 홍보하는 반면, 라이선스 조건에는 700억 명 이상의 사용자를 보유한 상업적 단체에 대한 제한이 포함되어 있습니다. 이러한 접근 방식은 오픈 소스 이니셔티브로부터 비판을 받았으며, AI 개발에서 오픈 액세스와 상업적 이익 간의 균형에 대한 지속적인 논쟁을 강조했습니다.

메타가 AI 인프라에 투자한 금액은 65억 달러에 달하는 것으로 알려졌으며, 이는 회사가 AI 역량을 향상시키고 빠르게 진화하는 AI 분야에서 경쟁 우위를 유지하려는 의지를 강조합니다.

결론

Meta의 Llama 4 시리즈의 출시는 인공 지능의 중추적인 발전을 나타내며 멀티모달 처리, 효율성 및 성능에서 상당한 개선을 보여줍니다. 혁신적인 아키텍처 설계와 상당한 계산 투자를 통해 이러한 모델은 AI 기능에서 새로운 벤치마크를 설정합니다. Meta가 이러한 모델을 플랫폼 전반에 통합하고 추가 개발을 탐색함에 따라 Llama 4 시리즈는 AI 애플리케이션 및 서비스의 미래 궤적을 형성하는 데 중요한 역할을 할 준비가 되었습니다.

CometAPI에서 Llama 4 API를 호출하는 방법

1.로그인 에 코메타피닷컴. 아직 당사 사용자가 아니신 경우 먼저 등록해 주시기 바랍니다.

2.액세스 자격 증명 API 키 가져오기 인터페이스의. 개인 센터의 API 토큰에서 "토큰 추가"를 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 가져와 제출합니다.

3. 이 사이트의 url을 얻으세요: https://api.cometapi.com/

4. Llama 4를 선택하세요(모델명: 라마-4-매버릭;  라마-4-스카우트) API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하는 엔드포인트입니다. 요청 메서드와 요청 본문은 다음에서 가져옵니다. 우리 웹사이트 API 문서. 저희 웹사이트는 귀하의 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다.

• Comet API의 모델 런칭 정보는 다음을 참조하세요. https://api.cometapi.com/new-model.
• Comet API의 모델 가격 정보는 다음을 참조하세요. https://api.cometapi.com/pricing

5. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. API 요청을 보낸 후 생성된 완료를 포함하는 JSON 객체를 받게 됩니다.