Günümüzde büyük teknoloji şirketleri arasında yer alan Meta, kendi generatif AI modelini, Llama adıyla tanıtmaktadır. Llama, geliştiricilerin belirli sınırlamalarla birlikte indirip kullanabileceği “açık” bir model olmasıyla dikkat çekiyor. Bu durum, yalnızca API’ler aracılığıyla erişilebilen Anthropic’in Claude, Google’ın Gemini, xAI’nin Grok ve çoğu OpenAI ChatGPT modeli gibi modellere kıyasla bir farklılık oluşturuyor.
Geliştiricilere seçenek sunmak adına Meta, AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure gibi tedarikçilerle iş birliği yaparak Llama’nın bulut tabanlı sürümlerini erişime açmıştır. Ayrıca, geliştiricilerin modelleri kendi alanlarına uyarlamaları için Llama yemek kitabında araçlar, kütüphaneler ve tarifler yayınlamaktadır. Llama 3 ve Llama 4 gibi daha yeni nesiller, bu yetenekleri yerel çok modlu destek ve daha geniş bulut dağıtımları ile genişletmiştir.
İşte Meta’nın Llama modeli hakkında bilmeniz gereken her şey; yeteneklerinden versiyonlarına kadar, nerelerde kullanılabileceği hakkında detaylar. Meta’nın modelin kullanımı için yeni geliştirmeler ve araçlar tanıttıkça bu yazıyı güncel tutacağız.
Llama Nedir?
Llama, tek bir model değil, bir model ailesidir. En son versiyonu Llama 4; Nisan 2025’te tanıtılmış ve üç model içermektedir:
- Scout: 17 milyar aktif parametre, toplam 109 milyar parametre ve 10 milyon token’lık bir bağlam penceresi.
- Maverick: 17 milyar aktif parametre, toplam 400 milyar parametre ve 1 milyon token’lık bir bağlam penceresi.
- Behemoth: Henüz piyasaya sürülmedi ancak 288 milyar aktif parametre ve 2 trilyon toplam parametre içerecektir.
Bir modelin bağlamı veya bağlam penceresi, modelin çıktı üretmeden önce dikkate aldığı veri (örneğin metin) anlamına gelir. Uzun bağlam, modellerin son belgelerin içeriğini “unutmasını” önleyebilir. Ancak, daha uzun bağlam pencereleri, bazı güvenlik kısıtlamalarını “unutma” riskini de artırabilir.
Llama 4’ün tüm modelleri, geniş bir görsel anlayış sağlamak için “büyük miktarda etiketlenmemiş metin, görüntü ve video verisi” üzerinde eğitilmiştir ve Meta’ya göre 200 dili desteklemektedir.
Llama Ne Yapabilir?
Diğer generatif AI modelleri gibi Llama, kodlama ve temel matematik sorularını yanıtlama gibi çeşitli yardımcı görevleri yerine getirebilir. Ayrıca, en az 12 dilde (Arapça, İngilizce, Almanca, Fransızca, Hindi, Endonezyaca, İtalyanca, Portekizce, İspanyolca, Tagalog, Tayca ve Vietnamca) belge özetleme yeteneğine sahiptir. Llama 4 modelleri, metin, görüntü ve video girişlerini desteklemektedir.
Llama 4 Scout, daha uzun iş akışları ve büyük veri analizleri için tasarlanmıştır. Maverick, kodlama, sohbet botları ve teknik asistanlar için uygun olan, akıl yürütme gücü ve yanıt hızını dengeleyen genel bir modeldir. Behemoth ise ileri düzey araştırmalar, model damıtımı ve STEM görevleri için tasarlanmıştır.
Llama Nerelerde Kullanılabilir?
Eğer Llama ile basit bir sohbet etmek istiyorsanız, Llama, 40 ülkede Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram ve Meta.ai üzerinde Meta AI sohbet deneyimini güçlendirmektedir. Llama’nın ince ayar yapılmış versiyonları, 200’den fazla ülke ve bölgede Meta AI deneyimlerinde kullanılmaktadır.
Llama 4 modelleri Scout ve Maverick, Llama.com ve Hugging Face gibi Meta’nın ortaklarında mevcuttur. Behemoth ise hâlâ eğitim aşamasındadır. Geliştiriciler, Llama ile çalışarak modeli en popüler bulut platformlarında indirebilir, kullanabilir veya ince ayar yapabilirler.
Llama’nın Sınırlamaları
Llama, diğer generatif AI modelleri gibi belirli riskler ve sınırlamalar taşımaktadır. Örneğin, en son modelinin çok modlu özellikleri, şu an yalnızca İngilizce ile sınırlıdır. Ayrıca, Llama’nın eğitildiği veri setinin telif hakkı sorunları bulunmaktadır. Meta, kullanıcılara veri kullanımını zorlaştıran bir yöntemle eğitim yapmaktadır.
Son olarak, Llama’nın ürettiği kodlar üzerinde dikkatli olunmalıdır. Bu model, diğer generatif AI modellerine kıyasla daha fazla hatalı veya güvensiz kod üretebilir. AI tarafından üretilen kodların bir insan uzmanı tarafından gözden geçirilmesi her zaman en iyisidir.
Bu yazı, 8 Eylül 2024’te yayınlanmış olup, yeni bilgilerle düzenli olarak güncellenmektedir.
