โลกของเทคโนโลยี AI กำลังก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว และล่าสุด Meta ได้เปิดตัว Llama 4 โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) รุ่นใหม่ล่าสุดที่มาพร้อมกับความสามารถมัลติโหมด นวัตกรรมสถาปัตยกรรม และประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเดิม บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ Llama 4 อย่างละเอียด เพื่อให้เข้าใจว่าทำไมโมเดล AI นี้จึงเป็นก้าวสำคัญของวงการเทคโนโลยีในปี 2025
Llama 4 คืออะไร?
Llama 4 คือชุดโมเดลภาษาขนาดใหญ่รุ่นล่าสุดจาก Meta ที่ถูกพัฒนาต่อยอดจาก Llama 3 แต่มีการปรับปรุงสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่โดยใช้เทคนิค Mixture-of-Experts (MoE) ที่ช่วยให้โมเดลทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงขึ้นมาก Llama 4 มาพร้อมความสามารถในการเข้าใจทั้งข้อความและภาพ (มัลติโหมด) แบบในตัว และรองรับบริบทข้อมูล (context window) ที่ยาวขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
Meta ได้เปิดตัวโมเดล Llama 4 สองตัวคือ Scout และ Maverick ซึ่งทั้งคู่สามารถดาวน์โหลดได้จาก llama.com และ Hugging Face รวมถึงใช้งานผ่านแอปพลิเคชันของ Meta ทั้ง WhatsApp, Messenger, Instagram Direct และเว็บไซต์ Meta AI
Llama 4 โดดเด่นกว่าเวอร์ชันอื่นยังไง?
Llama 4 มีจุดเด่นที่แตกต่างจากเวอร์ชันก่อนหน้าหลายประการ โดยเฉพาะการเป็นโมเดลมัลติโหมดแบบในตัว (natively multimodal) ที่สามารถประมวลผลทั้งข้อความและภาพได้อย่างเป็นธรรมชาติ การใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ช่วยให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงขึ้นมาก ทั้งในแง่ของการประมวลผลและการใช้ทรัพยากร นอกจากนี้ Llama 4 ยังรองรับหน้าต่างบริบทข้อมูลที่ยาวมากถึง 10 ล้านโทเค็น ซึ่งมากกว่าโมเดล AI อื่น ๆ ในปัจจุบันหลายเท่า
ความแตกต่างของ Llama 4 แต่ละโมเดล
Meta ได้เปิดตัว Llama 4 ในสามรุ่นหลัก ซึ่งแต่ละรุ่นมีคุณสมบัติและความสามารถที่แตกต่างกัน ดังนี้
Llama 4 Scout
เป็นโมเดลที่มีจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง (active parameters) 17 พันล้าน และพารามิเตอร์ทั้งหมด 109 พันล้าน โดยใช้สถาปัตยกรรม MoE ที่มี 16 ผู้เชี่ยวชาญ (experts) จุดเด่นสำคัญของ Scout คือ หน้าต่างบริบทข้อมูลขนาดใหญ่มากถึง 10 ล้านโทเค็น ทำให้เหมาะกับงานที่ต้องการความเข้าใจเอกสารขนาดใหญ่และการวิเคราะห์โค้ดโปรแกรมขนาดใหญ่ และการตอบคำถามที่ต้องเข้าใจบริบทยาว ๆ
Llama 4 Maverick
เป็นโมเดลหลักของตระกูล Llama 4 เหมาะกับการใช้งานทั่วไป โดยเฉพาะการเขียนสร้างสรรค์ การตอบคำถาม และงานที่ต้องการความเข้าใจทั้งข้อความและภาพ
Meta อ้างว่า Maverick มีประสิทธิภาพดีกว่า GPT-4o และ Gemini 2.0 ในหลายการทดสอบ ทั้งด้านการให้เหตุผล การเขียนโค้ด การทำงานแบบมัลติลิงกวล และการเข้าใจบริบทยาว ทำให้เป็นคู่แข่งสำคัญของโมเดล AI ชั้นนำจากบริษัทอื่น
อ่านบทความเพิ่มเติม :
Chat GPT-4o คืออะไร? ทำอะไรได้บ้าง เทียบความแตกต่างกับ GPT-4
Google เปิดตัว Gemini 2.5 พร้อมความสามารถในการคิดวิเคราะห์สุดโหด!
Llama 4 Behemoth
เป็นโมเดลขนาดใหญ่ที่สุดในตระกูล Llama 4 ที่ยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา ด้วยขนาดและความซับซ้อนที่สูงมาก Behemoth จะต้องการฮาร์ดแวร์พิเศษสำหรับการประมวลผล และคาดว่าจะยังคงอยู่ในห้องแล็บวิจัยหรือการใช้งานภายในของ Meta เว้นแต่จะมีการปล่อยเวอร์ชันย่อยหรือลดขนาดลงมา
จุดเด่นของ Llama 4 ที่น่าสนใจ
ความสามารถด้านมัลติโหมด (Multimodal AI)
เข้าใจหลากหลายรูปแบบข้อมูล
คุณสมบัติสำคัญของโมเดล Llama 4 ทั้งหมดคือความสามารถมัลติโหมด ซึ่งหมายถึงการฝึกฝนและความสามารถในการรับและสร้างข้อความ วิดีโอ และภาพ ทำให้โมเดลเข้าใจข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบมากขึ้น
โมเดล Llama 4 ทั้งหมดเป็นมัลติโหมดแบบในตัว และสามารถประมวลผลได้ถึง 8 ภาพต่อคำขอ ให้ความสามารถในการวิเคราะห์ภาพขั้นสูง ความสามารถนี้ช่วยให้โมเดลเข้าใจกราฟ แผนภูมิ เอกสาร และภาพประกอบต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ
Early Fusion
Llama 4 ใช้เทคนิค Early Fusion ในการฝึกฝนแบบมัลติโหมด ซึ่งหมายถึงการผสานข้อมูลข้อความและภาพเข้าด้วยกันตั้งแต่แรก ไม่ใช่การแยกประมวลผลแล้วค่อยรวมกันภายหลัง เทคนิคนี้ช่วยให้โมเดลเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อความและภาพได้ดีกว่า
การเรียนรู้แบบผสมผสานทำให้ Llama 4 สามารถอธิบายภาพ ตอบคำถามเกี่ยวกับภาพ และใช้ข้อมูลจากภาพมาประกอบการตอบคำถามได้อย่างเป็นธรรมชาติ
ประสิทธิภาพการทำงานที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
โมเดล Llama 4 ให้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น คุณภาพดีขึ้น มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ขึ้น และประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่ดีขึ้นเนื่องจากสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ด้วยการปรับปรุงเหล่านี้ Llama 4 จึงทำงานได้ทั้งเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ที่มีประสิทธิภาพสูง
ขนาดใหญ่แต่รวดเร็ว
ชุดโมเดล Llama 4 เป็นชุดแรกที่ใช้ “สถาปัตยกรรมแบบ mixture of experts (MoE)” ซึ่งเฉพาะบางส่วนของเครือข่ายประสาทเทียม หรือที่เรียกว่า “ผู้เชี่ยวชาญ” เท่านั้นที่ถูกใช้ในการตอบสนองต่อข้อมูลนำเข้า
MoE คือรูปแบบสถาปัตยกรรมสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมที่แบ่งการคำนวณของเลเยอร์หรือการดำเนินการออกเป็นเครือข่ายย่อย “ผู้เชี่ยวชาญ” หลายเครือข่าย ซึ่งเครือข่ายย่อยเหล่านี้ต่างทำการคำนวณอย่างอิสระ
สถาปัตยกรรม MoE ทำให้ Llama 4 สามารถขยายขีดความสามารถโดยไม่เพิ่มต้นทุน ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบสำคัญสำหรับการใช้งานในองค์กร เทคนิคนี้ช่วยให้โมเดลตอบสนองได้เร็วขึ้น ใช้ทรัพยากรน้อยลง แต่ยังคงความสามารถในการแก้ปัญหาได้ดีเช่นเดิมหรือดีกว่า
ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง
สถาปัตยกรรม MoE แต่ละโมเดลประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญหลายคนที่ทำงานร่วมกัน โดยมีเครือข่ายการคัดกรอง (gating network) ที่เลือกผู้เชี่ยวชาญที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละข้อมูลนำเข้า
ในกรณีของ Llama 4 งานจะถูกแบ่งออกเป็นงานย่อยและแต่ละงานจะถูกส่งไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมที่สุด ทำให้มีประสิทธิภาพในการใช้ทรัพยากรดีขึ้น เฉพาะชั้น FFN เท่านั้นที่ถูกจัดการเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง และพารามิเตอร์อื่น ๆ ของโมเดลจะถูกแชร์กัน ระบบนี้ช่วยให้โมเดลสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนและหลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Context Window ที่ยาวขึ้น
Scout
Scout มีหน้าต่างบริบทข้อมูลขนาดใหญ่ถึง 10 ล้านโทเค็น ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดในความสามารถด้านการให้เหตุผลในบริบทยาว ขนาดหน้าต่างบริบทข้อมูลที่ใหญ่ขนาดนี้ทำให้ Scout สามารถประมวลผลเอกสารขนาดใหญ่มาก หรือการสนทนาที่ยาวต่อเนื่องได้
หน้าต่างบริบท 10 ล้านโทเค็นของ Scout ใหญ่กว่า Claude 3 Sonnet ที่มีขนาด 200,000 โทเค็นถึง 50 เท่า ทำให้สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากได้ในครั้งเดียว ไม่ว่าจะเป็นรหัสโปรแกรมขนาดใหญ่ เอกสารทางกฎหมายยาว ๆ หรือบทความวิชาการหลายฉบับ
Maverick
Maverick มีหน้าต่างบริบทข้อมูลขนาด 1 ล้านโทเค็น ซึ่งแม้จะน้อยกว่า Scout แต่ก็ยังถือว่าใหญ่มากเมื่อเทียบกับโมเดล AI อื่น ๆ Maverick ออกแบบมาเพื่อการใช้งานทั่วไปที่หลากหลาย โดยมีความสมดุลระหว่างความสามารถในการให้เหตุผล การเขียนโค้ด การเข้าใจภาษา และการรักษาบริบทในระยะยาว
ความเข้าใจบริบทที่ลึกซึ้ง
เพื่อให้สามารถรองรับหน้าต่างบริบทข้อมูลที่ยาวมาก ๆ Llama 4 ใช้เทคนิคพิเศษเรียกว่า iRoPE ซึ่งผสมผสานระหว่างเลเยอร์แบบ NoPE (ไม่มีการเข้ารหัสตำแหน่ง) และการปรับอุณหภูมิในขณะอนุมาน
นวัตกรรมนี้ช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่อยู่ห่างกันมาก ๆ ในข้อความยาวได้ ซึ่งเป็นความท้าทายสำคัญในการพัฒนาโมเดลภาษา
ความสามารถด้านการให้เหตุผลและการเขียนโค้ดที่พัฒนาขึ้น
เทียบเคียง GPT-4
Meta อ้างว่า Maverick สามารถทำงานได้ดีกว่า GPT-4o และ Gemini 2.0 ในหลายการทดสอบด้านการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และการเข้าใจบริบทยาว ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการใช้งานที่ต้องการความสามารถขั้นสูง
สร้างโค้ดที่ถูกต้อง
ในด้านการเขียนโค้ด Maverick ทำคะแนน 43.4 ใน LiveCodeBench ซึ่งสูงกว่า GPT-4o (32.3) และ Gemini Flash (34.5) และใกล้เคียงกับ DeepSeek v3.1 ที่ได้ 45.8 แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการช่วยนักพัฒนาเขียนโค้ดที่มีคุณภาพสูง
นอกจากนี้ Scout ด้วยหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ทำให้สามารถวิเคราะห์โค้ดโปรแกรมขนาดใหญ่ได้ทั้งโปรเจค ช่วยในการสรุปและทำความเข้าใจโครงสร้างของซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนได้ดีกว่า
อ่านบทความเพิ่มเติม : พบกับ DeepSeek-V3 เวอร์ชัน “V3-0324” เขียนโค้ดเก่งขึ้น
ความสามารถด้านภาษาที่หลากหลาย
รองรับหลายภาษา
ทั้ง Maverick และ Scout ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลที่ครอบคลุมถึง 200 ภาษา โดยมีการปรับแต่งพิเศษสำหรับ 12 ภาษารวมถึงภาษาอาหรับ สเปน เยอรมัน และฮินดี ทำให้สามารถเข้าถึงผู้ใช้ได้ทั่วโลก
Maverick มีความสามารถในการเข้าใจและสร้างภาษาที่หลากหลาย ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างมากในการสร้างเอเจนต์ตอบคำถามที่รองรับหลายภาษา ซึ่งสำคัญมากในโลกธุรกิจที่มีการเชื่อมโยงกันทั่วโลก
ใช้งานได้ทั่วโลก
ความสามารถด้านภาษาที่หลากหลายนี้ช่วยขยายการเข้าถึงเทคโนโลยี AI ไปทั่วโลก ทำให้ผู้ใช้สามารถมีปฏิสัมพันธ์กับโมเดลในภาษาของตนเองได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ภาษาอังกฤษไม่ใช่ภาษาหลัก
Meta ได้นำโมเดล Llama 4 มาใช้ใน Meta AI ซึ่งเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะที่ให้บริการในแอปต่าง ๆ ทั้ง WhatsApp, Messenger, Instagram Direct และบนเว็บ ทำให้เข้าถึงผู้ใช้ได้กว้างขวางในหลายประเทศทั่วโลก
ความรู้และความแม่นยำที่สูงขึ้น
ข้อมูลการฝึกฝนขนาดใหญ่
โมเดล Llama 4 ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลมากกว่า 30 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งมากกว่าข้อมูลที่ใช้ฝึก Llama 3 ถึงสองเท่า ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ช่วยให้โมเดลมีความรู้กว้างขวางและลึกซึ้งในหลายสาขา
การฝึกฝนยังรวมถึงข้อมูลหลากหลายประเภท ทั้งข้อความ ภาพ และเฟรมวิดีโอ ทำให้โมเดลสามารถเข้าใจและเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งได้ ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญสำหรับความสามารถมัลติโหมด
ความแม่นยำสูง
Llama 4 Maverick แสดงผลการทดสอบที่เหนือกว่าโมเดลอย่าง GPT-4 และ Gemini 2.0 ในหลายการทดสอบที่เกี่ยวกับการให้เหตุผล การเขียนโค้ด ความเข้าใจภาษาหลายภาษา และการเข้าใจภาพ
ในการทดสอบความรู้ Maverick ทำคะแนน 80.5 ใน MMLU Pro และ 69.8 ใน GPQA Diamond ซึ่งสูงกว่า Gemini Flash (77.6 และ 60.1) และ GPT-4o (53.6 ใน GPQA) แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำที่เหนือชั้นในด้านความรู้ทั่วไปและความเข้าใจเฉพาะทาง
ความเปิดกว้างและการเข้าถึง
Open-Weight
ทั้ง Scout และ Maverick เป็นโมเดลแบบ open-weight ที่สามารถดาวน์โหลดได้จาก llama.com และ Hugging Face ภายใต้ใบอนุญาต Llama 4 Community ซึ่งเปิดโอกาสให้นักพัฒนาสามารถศึกษา ปรับแต่ง และนำไปประยุกต์ใช้ได้
แม้จะมีข้อจำกัดบางประการ เช่น บริษัทที่มีผู้ใช้งานมากกว่า 700 ล้านคนต่อเดือนต้องขออนุญาตพิเศษจาก Meta แต่โดยรวมแล้ว Llama 4 ยังคงเปิดกว้างกว่าโมเดลปิดอย่าง GPT-4 หรือ Claude
ใช้งานได้หลากหลายแพลตฟอร์ม
โมเดล Llama 4 ได้รับการบูรณาการกับระบบนิเวศของ Hugging Face อย่างสมบูรณ์ รวมถึง transformers และ TGI ตั้งแต่วันแรก ทำให้นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นใช้งานได้ทันที
โมเดลเหล่านี้ยังสามารถเข้าถึงได้ผ่าน REST API, SDK และอินเทอร์เฟซ SQL ทำให้ง่ายต่อการใช้งานร่วมกับโมเดลอื่น ๆ ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและได้รับการจัดการอย่างเต็มที่ ความยืดหยุ่นนี้เปิดโอกาสให้มีการนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลายรูปแบบ
Llama 4 ต่างจาก AI อื่นอย่างไร?
เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลจากค่ายอื่น Llama 4 มีความแตกต่างที่โดดเด่นหลายประการ
การเปรียบเทียบกับโมเดลจากค่ายอื่น (เช่น GPT, Gemini) แสดงให้เห็นว่า Llama 4 มีจุดแข็งหลายด้าน Maverick แสดงผลการทดสอบที่ดีกว่า GPT-4o และ Gemini 2.0 ในหลายด้าน เช่น การเข้าใจภาพ (ทำคะแนน 90.0 ใน ChartQA เทียบกับ 88.3 ของ Gemini และ 85.7 ของ GPT-4o)
Llama 4 มีราคาที่แข่งขันได้ โดยอยู่ในระดับเดียวกับข้อเสนอราคาต่ำของ Google และถูกกว่า DeepSeek แม้แต่ GPT-4.5 ก็ไม่สามารถแข่งขันกับอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพที่ Scout และ Maverick เสนอได้
นอกจากนี้ Llama 4 ยังมีความแตกต่างที่สำคัญในแง่ของการเปิดกว้างสำหรับนักพัฒนา (Open Model Approach) ในขณะที่บริษัทอย่าง OpenAI และ Anthropic ส่วนใหญ่ยังคงเป็นโมเดลปิดที่เข้าถึงได้ผ่าน API เป็นหลัก Meta ยังคงผลักดันขอบเขตของโมเดลเปิดให้ก้าวหน้าต่อไป ซึ่งเอื้อต่อการวิจัยและการสร้างนวัตกรรมในวงกว้าง
ในขณะที่โมเดลอื่น ๆ เช่น OpenAI o1 และ o3-mini มุ่งเน้นความสามารถด้านการให้เหตุผล Llama 4 ออกแบบมาเพื่อแข่งขันโดยตรงกับโมเดล LLM และมัลติโหมดแบบ “คลาสสิก” เช่น OpenAI GPT-4o และ DeepSeek V3 ยกเว้น Behemoth ที่มีศักยภาพในการท้าทาย DeepSeek R1
การใช้งาน Llama 4 ในชีวิตจริง
Llama 4 สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายสถานการณ์ในชีวิตจริง ด้วยความสามารถที่หลากหลายและประสิทธิภาพที่สูงขึ้น
ในสถานการณ์ที่ทีมวิจัยต้องวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหาแนวโน้มตลาดและรวบรวมรายงานที่ครอบคลุม สามารถใช้ Maverick ในการสรุปรายงานยาว ๆ และดึงข้อมูลสำคัญ ผสมผสานการวิเคราะห์ข้อความกับการแสดงข้อมูลภาพโดยใช้ความสามารถมัลติโหมด
Maverick เหมาะสำหรับความเข้าใจภาพที่แม่นยำและการเขียนสร้างสรรค์ ทำให้เหมาะกับการใช้งานแชทและผู้ช่วยทั่วไป เช่น การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ต้องการความสามารถในการเข้าใจข้อความและภาพพร้อมกัน
Scout เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับบริบทยาว เช่น chatbot ที่มีหน่วยความจำยาว เครื่องมือสรุปโค้ด บอท Q&A เพื่อการศึกษา และผู้ช่วยที่ปรับให้เหมาะกับมือถือหรือระบบฝังตัว
ในสตูดิโอสร้างสรรค์ที่ต้องการสร้างสื่อการตลาดที่ผสมผสานข้อความและภาพ สามารถใช้ Scout เพื่อสร้างไอเดียสร้างสรรค์หลาย ๆ แบบสำหรับแคมเปญโฆษณาได้อย่างรวดเร็ว ผลงานจะมีคุณภาพสูงโดยใช้ทรัพยากรน้อยลง
เบื้องหลังการพัฒนา Llama 4 โดย Meta
วิสัยทัศน์ของ Meta ในด้าน AI
Mark Zuckerberg ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Meta กล่าวว่า “เป้าหมายของเราคือการสร้าง AI ชั้นนำของโลก เปิดรหัสต้นฉบับ และทำให้เข้าถึงได้อย่างทั่วถึงเพื่อให้ทุกคนในโลกได้รับประโยชน์…ผมเคยพูดมาสักพักแล้วว่าผมคิดว่า AI โอเพนซอร์สจะกลายเป็นโมเดลชั้นนำ และด้วย Llama 4 สิ่งนี้กำลังเริ่มเกิดขึ้น”
วิสัยทัศน์นี้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ Meta ในการสร้าง AI ที่มีประสิทธิภาพสูงและเข้าถึงได้สำหรับทุกคน ไม่ใช่เพียงบริษัทขนาดใหญ่หรือนักวิจัยเท่านั้น
ทีมงานและเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง
ในการฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่อย่าง Behemoth Meta ใช้ GPU 32K และความแม่นยำ FP8 ทำให้บรรลุ 390 TFLOPs ต่อ GPU ในการประมวลผลมากกว่า 30 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งมากกว่าข้อมูลการฝึกฝน Llama 3 สองเท่า
ทีมพัฒนาของ Meta ใช้เทคนิคพิเศษหลายอย่างในการพัฒนา Llama 4 รวมถึง Early Fusion Architecture สำหรับการบูรณาการข้อความและภาพเข้าด้วยกัน MetaP สำหรับการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และ iRoPE Architecture สำหรับการขยายความสามารถในการจัดการบริบทยาว
Meta ยังใช้วิธีการฝึกฝนแบบพิเศษ เช่น การกรองข้อมูลฝึกฝนมากกว่า 50% ที่ถูกทำเครื่องหมายว่า “ง่าย” โดยโมเดล Llama รุ่นก่อน ๆ และสร้างหลักสูตรที่เน้นงานให้เหตุผล การเขียนโค้ด และงานมัลติโหมดที่ยากขึ้น ซึ่งช่วยให้โมเดลมีความสามารถที่สูงขึ้น
ทำไม Llama 4 จึงเป็น AI ที่ควรจับตามอง
Llama 4 เป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา AI ที่เข้าถึงได้ มีความสามารถสูง และมีประสิทธิภาพดี ด้วยนวัตกรรมสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ที่ช่วยให้โมเดลประมวลผลได้อย่างชาญฉลาดและประหยัดทรัพยากร พร้อมกับความสามารถมัลติโหมดที่รองรับทั้งข้อความและภาพ
ในอนาคต Llama 4 มีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อวงการ AI โดยเฉพาะเมื่อ Meta เปิดตัว Behemoth และรุ่นอื่น ๆ ในตระกูล Llama 4 ในเร็ว ๆ นี้ โมเดลเหล่านี้อาจได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผล ซึ่งจะยิ่งเพิ่มประสิทธิภาพของพวกมันมากขึ้นไปอีก
หากธุรกิจของคุณต้องการคำปรึกษาเกี่ยวกับการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาประยุกต์ใช้ สามารถปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของ Yes Web Design Studio ได้ เราเป็นบริษัทเว็บดีไซน์ชั้นนำในไทยที่ไม่เพียงรับทำเว็บไซต์ แต่ยังให้คำปรึกษาด้านการตลาดดิจิทัลและ AI Solution อย่างครบวงจร
Yes Web Design Studio
Tel. : 096-879-5445
LINE : @yeswebdesign
E-mail : [email protected]
Address : ชั้น 17 อาคารวิทยกิตติ์ ถนนพญาไท วังใหม่ ปทุมวัน กรุงเทพมหานคร 10330 (สถานี BTS สยาม)
