Meta Llama: Wszystko, co musisz wiedzieć o modelu generatywnej AI od Mety

W realiach, gdzie niemal każda duża firma posiada własny model generatywnej AI, Meta wyróżnia się swoim podejściem do własnego modelu – Llama. W przeciwieństwie do zamkniętych rozwiązań, takich jak Claude od Anthropic, Gemini od Google, Grok od xAI, czy większość modeli ChatGPT od OpenAI, Llama jest modelem „otwartym”. Oznacza to, że programiści mogą go pobierać i używać na własnych warunkach, choć z pewnymi ograniczeniami licencyjnymi.

Meta nawiązała współpracę z dostawcami chmur, takimi jak AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, aby udostępnić model Llama w wersjach hostowanych w chmurze. Firma publikuje również narzędzia, biblioteki i przepisy w „Llama cookbook”, aby pomóc programistom w dostrajaniu, ocenie i adaptacji modeli do ich specyficznych potrzeb. Najnowsze generacje, takie jak Llama 3 i Llama 4, oferują natywne wsparcie multimodalne i szersze wdrożenia w chmurze.

Czym jest Llama?

Llama to cała rodzina modeli AI. Najnowsza wersja, Llama 4, udostępniona w kwietniu 2025 roku, obejmuje trzy warianty:

• Scout: 17 miliardów aktywnych parametrów, 109 miliardów wszystkich parametrów i okno kontekstowe 10 milionów tokenów.
• Maverick: 17 miliardów aktywnych parametrów, 400 miliardów wszystkich parametrów i okno kontekstowe 1 milion tokenów.
• Behemoth: Jeszcze nieopublikowany, ale będzie miał 288 miliardów aktywnych parametrów i 2 biliony wszystkich parametrów. Meta planuje wykorzystać go jako „nauczyciela” dla mniejszych modeli.

Tokeny to podzielone fragmenty danych, a okno kontekstowe odnosi się do ilości danych wejściowych (np. tekstu), które model bierze pod uwagę przed wygenerowaniem wyjścia. Długi kontekst może zapobiec „zapominaniu” treści i utrzymaniu tematu, ale może również osłabić zabezpieczenia i prowadzić do niepożądanych zachowań.

Dla porównania, 10 milionów tokenów w Llama 4 Scout odpowiada mniej więcej tekstowi 80 powieści, a 1 milion tokenów w Maverick około 8 powieściom.

Wszystkie modele Llama 4 zostały wytrenowane na „dużych ilościach nieoznakowanego tekstu, obrazów i danych wideo”, aby zapewnić im „szerokie zrozumienie wizualne”, a także na 200 językach, jak podaje Meta.

Scout i Maverick to pierwsze multimodalne modele Meta, zbudowane z wykorzystaniem architektury „mixture-of-experts” (MoE), która zmniejsza obciążenie obliczeniowe i poprawia wydajność. Scout ma 16 ekspertów, a Maverick 128.

Możliwości Llama

Podobnie jak inne modele generatywnej AI, Llama może wykonywać różne zadania, takie jak kodowanie, odpowiadanie na pytania matematyczne i streszczanie dokumentów w co najmniej 12 językach. Radzi sobie z analizą dużych plików, takich jak PDF-y i arkusze kalkulacyjne, a wszystkie modele Llama 4 obsługują tekst, obrazy i wideo.

• Llama 4 Scout jest przeznaczony do dłuższych przepływów pracy i analizy ogromnych ilości danych.
• Maverick jest modelem ogólnym, który łączy moc rozumowania i szybkość reakcji, nadaje się do kodowania, chatbotów i asystentów technicznych.
• Behemoth jest przeznaczony do zaawansowanych badań, destylacji modeli i zadań STEM.

Modele Llama, w tym Llama 3.1, można skonfigurować do korzystania z aplikacji, narzędzi i API stron trzecich. Są one szkolone w zakresie korzystania z Brave Search do odpowiadania na pytania o bieżące wydarzenia, z API Wolfram Alpha do zapytań związanych z matematyką i nauką oraz z interpretera Pythona do walidacji kodu. Jednak te narzędzia wymagają odpowiedniej konfiguracji.

Gdzie można używać Llama?

Llama napędza chatbota Meta AI na Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus i Meta.ai w 40 krajach. Dostrojone wersje Llama są używane w Meta AI w ponad 200 krajach i terytoriach.

Modele Llama 4 Scout i Maverick są dostępne na Llama.com i u partnerów Meta, w tym na platformie Hugging Face. Behemoth jest nadal w fazie treningu. Programiści mogą pobierać, używać lub dostrajać model na większości popularnych platform chmurowych. Meta twierdzi, że ma ponad 25 partnerów hostujących Llama, w tym Nvidia, Databricks, Groq, Dell i Snowflake.

Licencja Llama ogranicza sposób, w jaki programiści mogą wdrażać model: twórcy aplikacji z ponad 700 milionami użytkowników miesięcznie muszą uzyskać specjalną licencję od Meta.

W maju 2025 r. Meta uruchomiła program mający na celu zachęcanie startupów do wdrażania modeli Llama. „Llama for Startups” zapewnia firmom wsparcie zespołu Llama i dostęp do potencjalnego finansowania.

Narzędzia Meta dla Llama

Meta oferuje narzędzia mające na celu uczynienie modelu „bezpieczniejszym”:

• Llama Guard: Framework do moderacji treści.
• Prompt Guard: Narzędzie do ochrony przed atakami typu prompt injection.
• CyberSecEval: Zestaw do oceny ryzyka cyberbezpieczeństwa.
• Llama Firewall: Zabezpieczenie mające na celu umożliwienie budowania bezpiecznych systemów AI.
• Code Shield: Wsparcie dla filtrowania niebezpiecznego kodu generowanego przez LLM.

Llama Guard próbuje wykryć problematyczne treści wprowadzane do modelu Llama lub generowane przez niego. Prompt Guard blokuje tekst mający na celu „atak” na model. Llama Firewall wykrywa i zapobiega ryzyku związanemu z prompt injection, niebezpiecznym kodem i ryzykownymi interakcjami z narzędziami. Code Shield pomaga łagodzić niebezpieczne sugestie dotyczące kodu i oferuje bezpieczne wykonywanie poleceń dla siedmiu języków programowania.

CyberSecEval to zbiór benchmarków do pomiaru bezpieczeństwa modelu.

Ograniczenia Llama

Llama, jak każdy model generatywnej AI, wiąże się z pewnym ryzykiem i ograniczeniami. Na przykład, funkcje multimodalne są obecnie ograniczone głównie do języka angielskiego.

Meta wykorzystała zestaw danych pirackich e-booków i artykułów do trenowania swoich modeli Llama. Sędzia federalny orzekł, że wykorzystanie materiałów chronionych prawem autorskim do szkolenia mieści się w ramach „dozwolonego użytku”. Jeśli jednak Llama wygeneruje fragment chroniony prawem autorskim, a ktoś go wykorzysta, może to prowadzić do naruszenia praw autorskich.

Meta szkoli swoją AI na postach, zdjęciach i podpisach z Instagrama i Facebooka, utrudniając użytkownikom rezygnację.

Programowanie to kolejny obszar, w którym należy ostrożnie korzystać z Llama. Model może generować błędny lub niebezpieczny kod. W LiveCodeBench, benchmarku testującym modele AI na konkurencyjnych problemach kodowania, Llama 4 Maverick uzyskał wynik 40%, w porównaniu do 85% dla GPT-5 OpenAI i 83% dla Grok 4 Fast xAI.

Zawsze warto, aby ludzki ekspert sprawdził kod wygenerowany przez AI przed włączeniem go do usługi lub oprogramowania.

Podobnie jak inne modele AI, Llama generuje wiarygodnie brzmiące, ale fałszywe lub wprowadzające w błąd informacje.