Llama 4: AI Ambitions vs. Practical Limits

У дивовижну суботу компанія Meta представила свою нову серію Llama 4, що складається з мультимодальних моделей штучного інтелекту, які обіцяють революційні підходи до обробки контексту та методів навчання. Оголошення, що презентувало Llama 4 Scout та Llama 4 Maverick, було спрямовано на розширення меж масштабування та мультимодальності в ШІ. Проте початкові реакції експертів виявили зростаючу прірву між амбіціями маркетингу ШІ та реальними показниками продуктивності.

Технічні інновації Llama 4

Нові моделі Meta описуються як “уроджено мультимодальні”, спроектовані з нуля для обробки текстових та зображувальних даних за допомогою методів раннього злиття. Цей підхід дозволяє спільне навчання тексту, зображень і навіть відеофрагментів, надаючи моделям широке візуальне розуміння. Теоретично, така конструкція робить Llama 4 потужним конкурентом мультимодальних важковаговиків, таких як GPT-4o від OpenAI та Gemini 2.5 від Google.

Особливим твердженням є контекстне вікно Llama 4 Scout на 10 мільйонів токенів, яке, якщо його повністю використати, дозволить обробляти надзвичайно великі документи, тривалі розмови та складні кодові бази. Проте ця обіцянка різко контрастує з практичними реалізаціями, де сторонні сервіси, такі як Groq і Fireworks, обмежені обробкою лише 128 000 токенів, а Together AI до 328 000 токенів. Для досягнення контекстного вікна в 1,4 мільйона токенів, за повідомленнями, потрібен кластер з восьми високопродуктивних графічних процесорів NVIDIA H100, що підкреслює величезні обчислювальні ресурси, необхідні для цього.

Архітектурні деталі: Міксування експертів на ділі

Meta розробила моделі Llama 4, використовуючи архітектуру міксування експертів (MoE) — стратегічний підхід для подолання обмежень при запуску великих моделей. Простими словами, MoE працює як велика команда спеціалізованих експертів, де лише релевантна підмножина параметрів активується для кожного завдання. Наприклад, Llama 4 Maverick містить загалом 400 мільярдів параметрів, але активує лише 17 мільярдів одночасно серед 128 експертів. Аналогічно, Llama 4 Scout використовує 109 мільярдів параметрів, активуючи 17 мільярдів серед 16 експертів. Ця конструкція має на меті зменшити обчислювальні витрати, зберігаючи високу продуктивність, хоча також викликає труднощі в балансуванні спеціалізації та узагальнення.

Проблеми продуктивності та реальна реалізація

Незважаючи на амбітні технічні характеристики, перші тести продуктивності показали змішані результати. Зокрема, незалежний дослідник Саймон Віллісон описав настрій у спільноті як “досить середній”. Його тести з використанням сервісу OpenRouter для стислого викладу розмови на 20 000 токенів призвели до повторюваних, низькоякісних результатів. Такі результати підкреслюють практичні труднощі в управлінні величезними контекстними вікнами та нюансами мультимодальних даних.

Крім того, заяви Meta про еталони, які стверджують, що Llama 4 Maverick перевершує конкурентів, таких як GPT-4o та Gemini 2.0 в конкретних тестах, залишаються в значній мірі непідтвердженими ширшою спільнотою ШІ. Цікавим моментом є версія Llama 4, яка досягла високого місця (№ 2) у рейтингу Chatbot Arena, хоча ця продуктивність стосується експериментального чату, що набрав ELO 1417 на LMArena, що відрізняється від завантажуваної моделі Maverick.

Думки експертів та порівняльний аналіз

Експерти галузі активно висловлюють свої думки про виклики, що стоять перед гігантськими моделями ШІ. Дослідник Андрій Бурков, відомий своїми стислими трактатами про мовні моделі, стверджує, що недавні релізи як GPT-4.5, так і Llama 4 демонструють зменшення віддачі від простого збільшення моделей без покращення навчання на основі логіки. Це відображає короткостроковий скептицизм щодо того, чи більші моделі дійсно призводять до кращої продуктивності, особливо коли навчання з підкріпленням та інші просунуті техніки відходять на другий план.

Декілька коментаторів у соціальних мережах та технічних форумах висловили занепокоєння щодо мультимодальних можливостей Llama 4, зазначаючи, що його техніки злиття та кількість активованих параметрів (лише 17 мільярдів з величезних загальних обсягів) можуть бути незадовільними у порівнянні з передовими ініціативами конкурентів, такими як DeepSeek та Qwen, особливо в контексті програмування та оцінки розробки програмного забезпечення.

Глибокий технічний аналіз: Виклики масштабування та вимоги до ресурсів

Однією з основних проблем, що виявилися під час початкових випробувань Llama 4, є управління її розширеним контекстом токенів. У сфері ШІ вікно контексту токенів представляє здатність моделі підтримувати узгоджену пам’ять протягом бесіди або документа. Хоча ствердження Meta про вікно контексту у 10 мільйонів токенів передбачає безпрецедентні можливості, вимога до кластерів високопродуктивних графічних процесорів — таких як вісім одиниць NVIDIA H100 для тесту на 1,4 мільйона токенів — виявляє серйозні проблеми в управлінні апаратними засобами та пам’яттю.

Ця ситуація є символом ширшої боротьби в дослідженнях ШІ: прагнення до теоретичних можливостей часто виявляє непередбачувані обмеження в поточній інфраструктурі. Експерти вказують на те, що якщо покращення в ефективності апаратного забезпечення не будуть йти в ногу з алгоритмічними досягненнями, просте збільшення розмірів моделей може призвести до зменшення віддачі та зростання витрат на експлуатацію.

Еталони продуктивності та майбутні перспективи

Коли починають з’являтися еталони, справжня продуктивність Llama 4 залишається під пильним контролем. Внутрішні тести Meta свідчать про те, що Maverick є потужним виконавцем, хоча реальні завдання — такі як узагальнення та генерація коду — не виправдали очікувань у незалежних оцінках. Подвійний підхід, що передбачає наявність як компактної моделі (з 3 мільярдами параметрів, на яку з нетерпінням чекають ентузіасти мобільного ШІ), так і більших варіантів, натякає на майбутнє, в якому родина моделей може бути оптимізована для різних випадків використання.

Дивлячись у майбутнє, лідери спільноти, такі як Саймон Віллісон, з обережним оптимізмом. Їхня надія полягає в поступових покращеннях протягом наступних років. Спадщина попередніх моделей Llama свідчить про те, що постійне вдосконалення, різноманітні розміри моделей та, можливо, більш відкритий розробницький середовище можуть поступово звузити прірву між амбіціями ШІ та практичною корисністю.

Висновок: Орієнтація в межах штучного інтелекту

Випуск Llama 4 від Meta втілює як обіцянки, так і пастки сучасних досліджень у сфері ШІ. Хоча інноваційне використання міксування експертів, мультимодального навчання та обширних контекстних вікон є значним кроком уперед, поточні обмеження в розгортанні апаратного забезпечення та реальній продуктивності тримають багатьох експертів у межах їхніх очікувань. Оскільки спільнота ШІ продовжує випробовувати ці моделі, результат може визначити, чи стане масштабування або більш розумні алгоритми визначальними у наступну еру прогресу ШІ.

• Інноваційні мультимодальні навчальні техніки
• Величезні контекстні вікна з значними вимогами до апаратного забезпечення
• Архітектура міксування експертів для оптимізації продуктивності
• Ширші наслідки для масштабування штучного інтелекту та практичного застосування

З обережним оптимізмом та обережним скептицизмом учасники галузі залишаються залученими до тестування та обговорення впливу Llama 4. У міру виникнення нових еталонів і вдосконалень істинний баланс між амбіціями ШІ та реальною корисністю залишатиметься ключовою темою в постійному розвитку великих мовних моделей.

Джерело: Ars Technica