Llama 4：Meta 开源的多模态 AI 模型

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Llama 4 简介

Llama 4是由Meta开发的开源多模态AI模型系列。该系列包括Scout、Maverick和Behemoth三个版本。其中，Scout拥有170亿活跃参数和16个专家，总参数量为1090亿，支持1000万上下文输入，可在单个H100 GPU上运行。Maverick则有170亿活跃参数和128个专家，总参数量高达4000亿，在多个基准测试中表现优异。而Behemoth是2万亿参数的超大模型，正在训练中。Llama 4系列首次采用混合专家（MoE）架构，提高了训练和推理效率，支持文本、图像等多种数据格式。

Llama 4 主要功能

语言能力出色：经过海量文本训练，能精准理解语言，生成连贯、有逻辑的文本。无论是创意写作、文章生成，还是日常对话，都能轻松应对，比如根据主题写出有趣的故事，或者在聊天中准确回答问题。
多模态融合：不仅能处理文字，还能理解图像。它能把图像和文字的信息融合起来，比如看到一张图片后，能用文字描述出图片的内容，或者根据文字描述想象出对应的图像场景。
长文本处理能力强：Scout版本的上下文窗口长达1000万tokens，这意味着它可以处理超长的文本，比如总结一本厚厚的书，或者在大型代码库中进行推理，处理能力非常强大。
多语言支持：支持200种语言，能够进行跨语言的交流和文本处理，比如把一种语言的文本翻译成另一种语言，或者同时处理多种语言的文本内容。

Llama 4 技术原理

混合专家架构：Llama 4采用了混合专家（MoE）架构，把模型分成多个“专家”子模型，每个专家负责处理特定的任务。在处理问题时，只有相关的专家会被激活，这样可以大大提高模型的效率，减少计算资源的浪费。
原生多模态设计：它是一个原生的多模态模型，能够同时处理文本和图像数据。在训练时，它会把文本和图像的信息融合在一起，让模型更好地理解和生成多模态内容。
优化训练方法：开发了新的训练方法，能够更好地设置模型的关键参数，比如学习率和初始化规模，这些参数可以根据不同的训练条件进行调整，让模型在各种情况下都能表现得很好。
高效训练策略：在训练过程中，使用了高效的精度和大规模的并行计算，比如在训练超大模型时，利用大量的GPU进行并行训练，同时采用“中期训练”的方式，专门针对长文本等特定任务进行优化训练。
后训练优化：在训练完成后，还会进行一系列的优化步骤，比如监督微调、强化学习和偏好优化等，这些步骤可以让模型在实际应用中表现得更智能、更符合用户的需求。