Lama 4 API'si

Llama 4 API, geliştiricilerin Llama XNUMX API'sini entegre etmelerine olanak tanıyan güçlü bir arayüzdür. Meta'nin en son çok modlu büyük dil modelleri, çeşitli uygulamalarda gelişmiş metin, görüntü ve video işleme yeteneklerine olanak tanır.

Llama 4 Serisine Genel Bakış

Meta'nın Llama 4 serisi, metin, video, resim ve ses gibi çeşitli veri formatlarını işlemek ve çevirmek için tasarlanmış son teknoloji AI modellerini sunar ve böylece uygulamalar arasında çok yönlülüğü artırır. Seri şunları içerir:

• Lama 4 İzci: Tek bir Nvidia H100 GPU'da dağıtım için optimize edilmiş, 10 milyon token bağlam penceresine sahip kompakt bir model. Çeşitli kıyaslamalarda Google'ın Gemma 3 ve Mistral 3.1 gibi rakiplerini geride bırakıyor.
• Lama 4 Maverick: Kodlama ve muhakeme görevlerinde OpenAI'nin GPT-4o ve DeepSeek-V3 modellerine benzer performansa sahip, daha az aktif parametre kullanan daha büyük bir model.
• Lama 4 BehemothŞu anda geliştirilme aşamasında olan bu model, 288 milyar aktif parametreye ve toplam 2 trilyona sahip olup, STEM ölçütlerinde GPT-4.5 ve Claude Sonnet 3.7 gibi modelleri geçmeyi hedefliyor.

Bu modeller, WhatsApp, Messenger, Instagram ve web gibi platformlarda Meta'nın yapay zeka asistanına entegre edilerek, gelişmiş yapay zeka yetenekleriyle kullanıcı etkileşimleri artırılıyor.

---

Teknik Mimari ve Yenilikler

Llama 4 serisi, belirli görevler sırasında modelin parametrelerinin yalnızca ilgili alt kümelerini etkinleştirerek kaynak kullanımını optimize eden yenilikçi bir yaklaşım olan "uzmanlar karışımı" (MoE) mimarisini kullanır. Bu tasarım, hesaplama verimliliğini ve performansını artırarak modellerin karmaşık görevleri daha etkili bir şekilde ele almasını sağlar.

Bu modelleri eğitmek önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektiriyordu. Meta, bugüne kadarki en büyük AI eğitim altyapılarından birini temsil eden 100,000'den fazla Nvidia H100 çipinden oluşan bir GPU kümesini kullandı. Bu kapsamlı hesaplama gücü, gelişmiş yeteneklere ve performans ölçümlerine sahip modellerin geliştirilmesini kolaylaştırdı.

Önceki Modellerden Evrim

Önceki yinelemeler tarafından atılan temelin üzerine inşa edilen Llama 4 serisi, Meta'nın AI modeli geliştirmesinde önemli bir evrimi temsil ediyor. Çok modlu işleme yeteneklerinin entegrasyonu ve MoE mimarisinin benimsenmesi, önceki modellerde gözlemlenen, akıl yürütme ve matematiksel görevlerdeki zorluklar gibi sınırlamaları ele alıyor. Bu gelişmeler, Llama 4'ü AI manzarasında zorlu bir rakip olarak konumlandırıyor.

Karşılaştırmalı Performans ve Teknik Göstergeler

Karşılaştırma değerlendirmelerinde Llama 4 Scout, özellikle kapsamlı bağlam işleme gerektiren görevlerde Google'ın Gemma 3 ve Mistral 3.1 gibi modellere göre üstün performans gösterdi. Llama 4 Maverick, özellikle kodlama ve muhakeme görevlerinde OpenAI'nin GPT-4o gibi önde gelen modellerle aynı seviyede yetenekler sergiledi ve daha verimli bir parametre kullanımı sağladı. Bu sonuçlar, MoE mimarisinin ve kullanılan kapsamlı eğitim rejiminin etkinliğini vurguluyor.

Lama 4 İzci

Lama 4 Maverick

Lama 4 Behemoth:

Uygulama Senaryoları

Llama 4 serisinin çok yönlülüğü, çeşitli alanlarda uygulanmasına olanak tanır:

• Sosyal Medya Entegrasyonu:Gelişmiş içerik önerileri ve konuşma temsilcileri gibi gelişmiş yapay zeka destekli özellikler aracılığıyla WhatsApp, Messenger ve Instagram gibi platformlardaki kullanıcı etkileşimlerini artırmak.
• İçerik Yaratma: Metin, resim ve videoları işleyip sentezleyerek yaratıcıların yüksek kaliteli, çok biçimli içerik üretmesine yardımcı olmak, böylece yaratıcı süreci kolaylaştırmak.
• Eğitim Araçları: Çeşitli veri formatlarını yorumlayıp yanıtlayabilen, daha sürükleyici bir öğrenme deneyimi sağlayan akıllı öğretim sistemlerinin geliştirilmesini kolaylaştırmak.
• İş analitiği: İşletmelerin, eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek ve karar alma süreçlerini bilgilendirmek amacıyla metinsel ve görsel bilgiler de dahil olmak üzere karmaşık veri kümelerini analiz etmelerini ve yorumlamalarını sağlamak.

Llama 4 modellerinin Meta'nın platformlarına entegre edilmesi, bu modellerin pratik faydasını ve farklı uygulamalarda kullanıcı deneyimlerini geliştirme potansiyelini örneklemektedir.

Etik Hususlar ve Açık Kaynak Stratejisi

Meta, Llama 4 serisini açık kaynaklı olarak tanıtırken, lisanslama şartları 700 milyondan fazla kullanıcısı olan ticari kuruluşlar için kısıtlamalar içeriyor. Bu yaklaşım, AI geliştirmede açık erişim ve ticari çıkarlar arasındaki dengeye ilişkin devam eden tartışmayı vurgulayarak Açık Kaynak Girişimi'nden eleştiri aldı.

Meta'nın yapay zeka altyapısına yaptığı 65 milyar dolara varan önemli yatırım, şirketin yapay zeka yeteneklerini geliştirme ve hızla gelişen yapay zeka ortamında rekabet avantajını sürdürme konusundaki kararlılığını vurguluyor.

Sonuç

Meta'nın Llama 4 serisinin tanıtımı, yapay zekada çok modlu işleme, verimlilik ve performansta önemli iyileştirmeler sergileyen önemli bir ilerlemeyi işaret ediyor. Yenilikçi mimari tasarımlar ve önemli hesaplama yatırımları sayesinde, bu modeller yapay zeka yeteneklerinde yeni ölçütler belirliyor. Meta bu modelleri platformlarına entegre etmeye ve daha fazla gelişmeyi keşfetmeye devam ederken, Llama 4 serisi yapay zeka uygulamalarının ve hizmetlerinin gelecekteki yörüngesini şekillendirmede önemli bir rol oynamaya hazırlanıyor.

CometAPI'den Llama 4 API'sini nasıl çağırabilirim?

1.Log in için cometapi.com. Eğer henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun

2.Erişim kimlik bilgisi API anahtarını alın arayüzün. Kişisel merkezdeki API token'ında "Token Ekle"ye tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.

3. Bu sitenin URL'sini alın: https://api.cometapi.com/

4. Llama 4'ü seçin (Model adı: lama-4-maverick;  lama-4-izci) API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için uç nokta. İstek yöntemi ve istek gövdesi şuradan elde edilir: web sitemizin API dokümanıWeb sitemizde ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de bulunmaktadır.

• Comet API'de Model başlatma bilgileri için lütfen şuraya bakın: https://api.cometapi.com/new-model.
• Comet API'deki Model Fiyatı bilgisi için lütfen şuraya bakın: https://api.cometapi.com/pricing

5. Oluşturulan cevabı almak için API yanıtını işleyin. API isteğini gönderdikten sonra, oluşturulan tamamlamayı içeren bir JSON nesnesi alacaksınız.