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探索AI领域新突破,Llama 4模型引领技术革新。核心内容:1. Llama 4模型的发布背景与Meta AI的战略调整2. Llama 4模型家族的特点与应用前景3. Meta AI在AI技术开放性与安全性平衡中的探索
—01 —
如何看待 Llama 4 模型 ?
同时,Meta 已将 Llama 4 集成到 Meta AI 助手,覆盖 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 等 40 个国家的应用,并计划推出独立应用。这不仅提升了用户体验,也为中小企业提供了低成本的 AI 解决方案。此外,Meta 强调 Llama 4 减少了对“有争议”问题的拒绝率,表明其试图在开放性与安全性的平衡中寻求突破。
Llama 4 模型家族知多少 ?
1、Llama 4 Scout:小巧、迅捷、智慧兼备
作为 Llama 4 家族中最高效的成员,Scout 被设计为一款轻量级且快速响应的模型,特别适合那些无法获取大型 GPU 集群的开发者和研究人员。它以高性能与低资源需求兼得,成为多模态应用领域的理想选择。
接下来,我们来看一下 Scout 产品的相关特性,具体可参考如下:
在架构设计层面,Scout 采用混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)架构,配备 16 个专家模块,每次仅激活 2 个专家,从而从总计 1090 亿参数中调用 170 亿活跃参数。它支持惊艳的 1000 万 token 上下文窗口,堪称长文本处理的先锋。
同时,通过 Int4 量化技术,Scout 能够在单台 Nvidia H100 GPU 上流畅运行,显著降低了硬件成本,为预算有限的用户提供了高性价比的选择。
在多项基准测试中,Scout 超越了同类模型如 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1,展现出强大的语言理解和生成能力。
此外,在模型训练过程中,模型在 200 种语言上进行了预训练,其中 100 种语言的 token 数量超过 10 亿,同时融入了多样化的图像和视频数据,支持单次提示中处理高达 8 张图像。
在应用场景落地方面,得益于先进的图像区域接地技术(image region grounding),Scout 实现了精准的视觉推理,特别适用于长上下文记忆聊天机器人、代码总结工具、教育问答机器人以及针对移动设备或嵌入式系统的优化助手。
2、Llama 4 Maverick:强大可靠的旗舰之选
Maverick 作为 Llama 4 家族的旗舰开源模型,专为高级推理、编码和多模态应用而生。尽管其性能远超 Scout,Maverick 依然通过相同的 MoE 策略保持了高效性,成为企业和开发者信赖的强力工具。
相较于 Scout 产品的轻量级特性,Maverick 核心特性主要体现在如下几个层面,具体可参考:
在架构设计层面,Maverick 采用混合专家架构,包含 128 个路由专家和 1 个共享专家,在推理时仅激活 170 亿参数(总计 4020 亿参数)。它通过文本和图像的早期融合(early fusion)技术进行训练,支持单次处理 8 张图像输入。
在执行效率方面,Maverick 能够在单台 H100 DGX 主机上高效运行,或通过多 GPU 集群无缝扩展,兼顾性能与灵活性。
在对比测试方面,在 LMSYS Chatbot Arena 上,Maverick 的 ELO 评分达到 1417,超越 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash,并在推理、编码和多语言能力上与 DeepSeek v3.1 比肩。
与 Scout 产品 不同的是,Maverick 采用了前沿技术,包括 MetaP 超参数缩放、FP8 精度训练以及 30 万亿 token 的数据集。其强大的图像理解、多语言推理和成本效益表现均优于 Llama 3.3 70B 模型。
在应用场景落地方面,Maverick 的优势使其成为 AI 配对编程、企业级文档理解和教育辅导系统的理想选择,尤其适合需要高精度和多语言支持的复杂任务。
3、Llama 4 Behemoth:巨兽级的教学典范
Behemoth 是 Meta 迄今为止规模最大的模型,虽然尚未向公众开放,但它在 Scout 和 Maverick 的训练过程中扮演了至关重要的“教师”角色,为家族成员的卓越表现奠定了基础。
与家族的前面 2个产品相比较,Behemoth 综合层面最优,其核心特性主要如下:
在架构设计层面,Behemoth 采用混合专家架构,配备 16 个专家模块,推理时激活 2880 亿参数(总计近 2 万亿参数)。作为原生多模态模型,Behemoth 在推理、数学和视觉语言任务中表现出色。
在性能表现方面,在 STEM 基准测试(如 MATH-500、GPQA Diamond 和 BIG-bench)中,Behemoth 持续超越 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro,展现了其在科学领域的强大实力。
基于角色与训练过程,Behemoth 作为教师模型,通过与 Scout 和 Maverick 进行共蒸馏(co-distillation)技术,利用创新的损失函数(平衡软监督和硬监督),指导两款模型的优化。其训练采用了 FP8 精度、优化后的 MoE 并行技术(相较 Llama 3 提升 10 倍速度),以及新的强化学习策略,包括硬提示采样、多能力批处理构造和多样化系统指令采样。
在应用场景落地方面,尽管目前仅限内部使用,Behemoth 作为 Meta 的黄金评估标准,驱动了家族模型的性能提升,并为未来开源奠定了技术基础。
Llama 4 模型内部实现剖析
作为基于一种结构化且创新的训练流程,Meta AI 将 Llama 4 系列模型的开发分为两个关键阶段:预训练和后训练。这一过程融入了多项先进技术,显著提升了模型的性能、扩展性和效率,为 AI 领域的技术进步树立了新标杆。
以下,我们将深入剖析 Llama 4 家族——Scout、Maverick 和 Behemoth 的训练细节,结合专业技术描述与通俗类比,带大家全面了解其训练背后的科学与工程智慧。
1、Llama 4 模型预训练
预训练是 Llama 4 模型知识与能力的基础,Meta 在这一阶段引入了多项突破性创新,确保模型在多模态和高效性上达到行业领先水平。
多模态数据融合
Llama 4 系列在超过 30 万亿 token 的多样化数据集上进行预训练,涵盖文本、图像和视频等多源数据。这些模型从一开始即具备原生多模态能力,能够无缝处理语言和视觉输入,奠定了跨模态推理的基础。
混合专家模型 (Mixture of Experts, MoE)
预训练采用了 MoE 架构,仅在每次推理中激活模型参数的一部分。例如,Maverick 拥有 4000 亿总参数,但每次仅激活 170 亿活跃参数;而 Behemoth 约 2 万亿总参数中激活 2880 亿。这种选择性路由技术使超大规模模型在推理时保持高效,显著降低了计算成本。
早期融合架构 (Early Fusion Architecture)
文本和视觉输入通过早期融合技术联合训练,整合至共享模型主干。这一方法增强了不同模态间的语义一致性,为多模态任务提供了坚实支持。
MetaP 超参数调优
Meta 开发了 MetaP 技术,允许为每一层设置个性化的学习率和初始化规模。这一创新确保了超参数在不同模型规模和训练配置间的良好迁移性,优化了训练稳定性。
FP8 精度训练
所有模型采用 FP8 精度进行训练,这一技术在提升计算效率的同时,保持了模型质量的可靠性,显著降低了能耗和硬件需求。
iRoPE 架构
同时,引入了交错注意力层(interleaved attention layers)的新型 iRoPE 架构,摒弃传统位置嵌入(positional embeddings),并通过推理时的温度缩放(temperature scaling)技术,帮助 Scout 模型实现了对超长输入(高达 1000 万 token)的泛化能力。
除上述核心机制外,Llama 4 还引入“可读性提示”机制,可以想象一下:预训练像“给 AI 打基础”,Meta 像一位“建筑师”,用多模态“建材”、MoE“结构”和 iRoPE“设计”打造了一座“智能大厦”。
2、Llama 4 模型的后训练
在完成预训练后,Meta 通过精心设计的后训练流程,进一步提升了模型的性能、安全性和适用性。这一阶段包括多个步骤,确保模型在复杂任务上的卓越表现。
轻量级有监督微调 (Lightweight Supervised Fine-Tuning, SFT)
Meta 使用 Llama 模型作为“裁判”,筛选出简单提示,仅保留难度较高的示例进行微调。这一策略专注于复杂推理任务,显著增强了模型在挑战性场景中的表现。
在线强化学习 (Online Reinforcement Learning, RL)
实施持续的在线强化学习,利用硬提示(hard prompts)、自适应过滤和课程设计(curriculum design),保持模型在推理、编码和对话能力上的持续优化。
直接偏好优化 (Direct Preference Optimization, DPO)
在强化学习之后,应用轻量级 DPO 技术,针对特定边缘案例和响应质量进行微调。这一方法平衡了模型的帮助性与安全性,确保输出既实用又合规。
Behemoth 共蒸馏 (Behemoth Codistillation)
Behemoth 作为“教师”模型,为 Scout 和 Maverick 生成训练输出。Meta 引入了创新的损失函数,动态平衡软监督(soft supervision)和硬监督(hard supervision)目标,通过知识蒸馏技术显著提升了两款模型的性能。
Happy Coding ~
Reference :
[1] https://www.theverge.com/news/644171/llama-4-released-ai-model-whatsapp-messenger-instagram-direct
[2] https://groq.com/llama-4-now-live-on-groq-build-fast-at-the-lowest-cost-without-compromise/
[3] https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/
Adiós !
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