LLaMa Ağustos 2024’ün sonunda, bir LLM (doğal dil metnini anlamak ve üretmek için tasarlanmış, çok sayıda belge üzerinde eğitilmiş bir model) olarak rekorları alt üst ederek 350 milyon indirme kaydetti. Bir LLM olarak LLaMa, ChatGPT’nin dayandığı model olan GPT veya Google Gemini’nin dayandığı model olan DeepMind ile karşılaştırılabilir. Ancak, farklı olmayı hedeflemektedir.
İlgili İçerik: Google Gemini Nedir? Google Gemini Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey
LLaMA Nedir?
LLaMa, Facebook, Instagram ve WhatsApp’ı yöneten Meta şirketi tarafından üretilen bir LLM’dir. Geliştirilmesi için yüz milyonlarca dolar yatırım yapılmıştır.
LLaMa’yı karakterize eden şey, açık kaynaklı bir LLM olmasıdır. Bu, ücretsiz olarak erişilebilir olduğu ve aynı zamanda herkesin koda müdahale edebileceği ve belirli yönleri iyileştirebileceği anlamına gelir. Açık kaynaklı bir proje binlerce üst düzey geliştiricinin katkılarından faydalanabilir.
Kullanıcı için bir avantaj da, en gelişmiş sürüm için güçlü bir kurulum gerekmesine rağmen tamamen kendi bilgisayarınıza indirmenin ve böylece internet bağlantısı olmadan kullanmanın mümkün olmasıdır. Sadece bilgisinin Aralık 2023 ile sınırlı olduğunun farkında olmak gerekmektedir.
Meta Llama 4 nedir?
Meta Llama 4, Meta’nın en yeni nesil büyük dil modelleridir. Bu yeni iterasyonun amacı, insanların daha kişiselleştirilmiş multimodal deneyimler oluşturmasına olanak sağlamaktır.
Bu, Llama 4 ile oluşturulan uygulamaların bireysel kullanıcılara daha incelikli bir şekilde uyum sağlayabileceği ve yanıt verebileceği anlamına gelir. Yalnızca metinsel girdiyi değil, görseller gibi diğer bağlamları da dikkate alır.
Llama 4 Scout nedir?
Meta’nın Llama Scout’u güçlü ancak verimli bir çok modlu büyük dil modelidir.
Llama 4 Scout, olağanüstü uzun belleğiyle öne çıkar. Bu da onu farklı modaliteler arasında büyük miktarda bilgiyi anlamayı ve işlemeyi gerektiren görevler için çok uygun hale getirir.
Meta, 17 milyar aktif parametre modelinin 16 uzmana sahip olduğunu ve önceki nesil tüm Llama modellerinden daha güçlü olduğunu belirtmektedir.
Llama 4 Maverick nedir?
Llama 4 Maverick, Meta’nın güçlü bir multimodal modelidir. Birden fazla dilde metin ve görüntüyü hem anlama hem de üretme konusunda üstün olan güçlü ve çok yönlü bir multimodal model olarak tasarlanmıştır.
Yüksek performans ve kaliteyi destekleyen mimarisi, onu dil engellerini aşması ve görsel bağlamı anlaması gereken karmaşık yapay zeka asistanları ve uygulamaları oluşturmak için güçlü bir rakip haline getirir.
Meta, Llama Maverick’in aktif parametrelerin yarısından daha azıyla muhakeme ve kodlama konusunda DeepSeek v3 ile karşılaştırılabilir sonuçlar gösterdiğini söylemektedir.
Llama 4 Behemoth nedir?
Llama 4 Behemoth oldukça güçlü ve büyük bir dil modelidir. Behemoth, Meta’nın Llama 4 ailesinin geri kalanını geliştirmek için kullanılan “öğretmen modelidir”.
Llama 4 Behemoth şu anda eğitim aşamasındadır ve halka açık olarak yayınlanmamıştır. Yaklaşık iki trilyon toplam parametre ve 288 milyar aktif parametre ile çok büyük bir model olarak tanımlanmaktadır. Bu, onu şu anda piyasaya sürülen Llama 4 Scout ve Llama 4 Maverick modellerinden önemli ölçüde daha büyük yapmaktadır.
Meta, Llama 4 Behemoth’un STEM kıyaslamalarında mevcut en iyi modellerden daha iyi performans gösterdiğini iddia edilmektedir.
Diğer Llama 4 modelleri gibi Behemoth da bir Mixture of Experts (MoE) mimarisi kullanır, ancak daha fazla sayıda uzman ve aktif parametreye sahiptir.
İlgili İçerik: ChatGPT Search Nedir? Google Aramadan Daha mi İyi?
LLaMA’nın Tarihçesi
LLaMA’nın gelişimi, son yıllarda yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki hızlı ilerlemelere dayanmaktadır. Meta’nın yapay zeka araştırma ekibi bu gelişmelerin ön saflarında yer almış ve NLP alanına önemli katkılarda bulunmuştur. LLaMA, karmaşık dil görevlerini daha hassas bir şekilde yerine getirebilen daha güçlü ve çok yönlü dil modellerine yönelik artan talebe bir yanıt olarak ortaya çıkmıştır.
LLaMA’nın tarihi, 2017 yılında Vaswani ve arkadaşları tarafından Transformer Mimarisinin tanıtılmasıyla başlayan transformatör tabanlı modellerin evrimiyle iç içe geçmiştir. Bu mimari, BERT, GPT ve sonuç olarak LLaMA gibi sonraki modellerin temelini oluşturdu. Meta’nın araştırma ekibi, hem güçlü hem de verimli bir model oluşturmak için yeni teknikler ve optimizasyonlar ekleyerek bu temeller üzerine inşa etti.
İlgili İçerik: Claude Al Nedir? Claude’un ChatGPT’den Farkı Nedir?
Llama Örnekler ve Kullanım Durumları
LLaMA, çeşitli sektörlerde geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Bazı önemli örnekler aşağıdakileri içerir:
- İçerik oluşturma: LLaMA yüksek kaliteli yazılı içerik oluşturabilir, bu da onu yazarlar, pazarlamacılar ve içerik oluşturucular için değerli bir araç haline getirir. Makalelerin hazırlanmasına, sosyal medya gönderilerinin oluşturulmasına ve hatta şiir yazılmasına yardımcı olabilir.
- Müşteri Desteği: İşletmeler, müşteri destek etkileşimlerini otomatikleştirmek için LLaMA’dan yararlanabilir, yaygın sorgulara hızlı ve doğru yanıtlar sağlayabilir ve daha karmaşık sorunlar için insan temsilcilerini serbest bırakabilir.
- Çeviri Hizmetleri: LLaMA’nın birden fazla dilde metin anlama ve üretme yeteneği, onu çeviri hizmetleri için mükemmel bir araç haline getirerek küresel iletişimde dil engellerini aşmaya yardımcı olur.
- Veri Analizi: Veri biliminde LLaMA, büyük hacimli metin verilerini analiz etmek, içgörüleri çıkarmak ve iş kararlarını bilgilendirebilecek eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.
İlgili İçerik: DeepSeek Nedir? Nasıl Kullanılır?
Llama 4 Nasıl İndirilir?
Llama 4 Scout ve Llama 4 Maverick şu anda kullanılabilir durumdadır, Behemoth ise hala önizleme aşamasındadır.
Llama 4 Scout veya Llama 4 Maverick’i kullanmak için aşağıdaki adımları izlemeniz gerekir:
- llama.com adresini ziyaret edin.
- Download models (modelleri indir) seçeneğine tıklayın.
- Request Access to Llama Models (Lama Modellerine Erişim İste) bölümünden bilgilerinizi doldurun.
- İndirmek istediğiniz modeli seçin.
- Topluluk Lisans Sözleşmesini inceleyin.
- Accept’e (Kabul et) tıklayın.
- Modeli indirmek için talimatları izleyin.
Llama 4 Nasıl Kullanılır?
Llama 4, bulut sağlayıcıları ve model API sağlayıcıları dahil olmak üzere tüm büyük platformlarda kullanılabilecektir. Meta Llama modellerine doğrudan Meta’dan veya Hugging Face üzerinden erişebilirsiniz.
Llama 4’ü Meta’dan indirmek için aşağıdaki adımlar uygulamanız gerekir:
- Meta’nın erişim talep formunu ziyaret edin.
- İsim, e-posta, doğum tarihi ve ülke gibi bilgilerinizi girin.
- Erişmek istediğiniz modelleri seçin.
- Lisans sözleşmelerini inceleyin ve kabul edin.
- Her model için, talimatlar ve indirmek için önceden imzalanmış bir URL içeren bir e-posta alacaksınız.
- Meta Llama Recipes, ince ayar, dağıtım ve model değerlendirmesi için geniş çapta yararlanılabilecek açık kaynak kodlarını içerir.
En Çok Sorulan Sorular
1. LLaMA nedir ve kim geliştirdi?
LLaMA (Large Language Model Meta AI) Meta (eski adıyla Facebook) tarafından geliştirilen yenilikçi bir yapay zeka modelidir. Doğal dil işleme ve metin üretiminden karmaşık veri analizine kadar çok çeşitli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmıştır ve çeşitli sektörlerde çok yönlülük ve uyarlanabilirlik sunar.
2. LLaMA’nın diğer yapay zeka dil modellerinden farkı nedir?
LLaMA, geniş uygulanabilirliği ve uyarlanabilirliği ile öne çıkmaktadır. Öncelikle konuşma becerilerine veya belirli görevlere odaklanabilen diğer modellerin aksine LLaMA araştırma, sağlık ve finans dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda mükemmelleşmek üzere tasarlanmıştır. Ayrıntılı, bağlam açısından zengin bilgiler üretme ve kapsamlı analizler gerçekleştirme yeteneği, onu çeşitli karmaşık görevler için çok yönlü bir araç haline getirmektedir.
3. LLaMA’nın ana uygulamaları nelerdir?
LLaMA çok sayıda sektörde ve kullanım alanında uygulanabilir. Sağlık alanında, hasta verilerinin analizine ve tıbbi araştırmalara yardımcı olabilir. Finans alanında, piyasa analizi ve tahminlerinde yardımcı olabilir. Ayrıca, akademik araştırma, müşteri hizmetleri otomasyonu, içerik oluşturma ve gelişmiş doğal dil işleme ve veri analizi yetenekleri gerektiren diğer tüm alanlar için değerlidir.
4. İşletmeler LLaMA’yı uygularken ne gibi zorluklarla karşılaşabilir?
LLaMA’nın uygulanması, veri gizliliğinin sağlanması, yüksek kaliteli eğitim verilerinin elde edilmesi ve yapay zeka modelinin mevcut sistemlere entegre edilmesi gibi çeşitli zorlukları beraberinde getirebilir. Ayrıca, yasal gerekliliklerle uyumluluğu sürdürmek ve yapay zeka altyapısını güvence altına almak, işletmelerin ele alması gereken kritik konulardır.
