Miles de empresas ya usan modelos de LLAMA en la plataforma de inteligencia de datos Databricks para respaldar aplicaciones, agentes y flujos de trabajo de IA. Hoy, estamos emocionados de asociarnos con Meta para brindarle su última serie de modelos,LLAMA 4—Ashacer hoy en muchos espacios de trabajo de Databricks y desplegando a través de AWS, Azure y GCP.
Claridad 4 marca un gran avance en la IA abierta y multimodal: rendimiento líder en la industria, anciano calidad, ventanas de contexto más grandes y una anciano eficiencia de costos de la mezcla de expertos (MOE) de la edificación. Todo esto es accesible a través de las mismas interfaces API, SDK e SQL de REST unificadas, lo que facilita el uso pegado con todos sus modelos en un entorno seguro y totalmente gobernado.
Claridad 4 es de anciano calidad, más rápido y más valioso
Los modelos LLAMA 4 elevan la mostrador para los modelos de almohadilla abierta:entrega de una calidad significativamente anciano y una inferencia más rápida en comparación con cualquier maniquí de flama previo.
En el propagación, estamos presentando Claridad 4 Maverickel maniquí más egregio y de anciano calidad del propagación coetáneo de Meta. Maverick está diseñado especialmente para los desarrolladores que construyen productos de IA sofisticados, combinando la fluidez multilingüe, la comprensión precisa de las imágenes y el comportamiento seguro del asistente. Habilita:
- Agentes empresariales esa razón y contestar de forma segura a través de herramientas y flujos de trabajo
- Documentar sistemas de comprensión que extraen datos estructurados de PDF, escaneos y formularios
- Agentes de soporte multilingüe que responden con fluidez cultural y respuestas de ingreso calidad
- Asistentes creativos para redactar historias, copias de marketing o contenido personalizado
Y ahora puede construir todo esto con un rendimiento significativamente mejor. En comparación con Claridad 3.3 (70b), Maverick entrega:
- Decano calidad de salida en los puntos de narración habitual
- > 40% de inferencia más rápida, Gracias a su mezcla de edificación de expertos (MOE), que activa solo un subconjunto de pesos maniquí por token para un cálculo más inteligente y más valioso.
- Windows de contexto más desprendido (admitirá hasta 1 millón de tokens)habilitando conversaciones más largas, documentos más grandes y un contexto más profundo.
- Soporte para 12 idiomas (Según 8 en Claridad 3.3)
Próximamente en Databricks es Claridad 4 Scout, un maniquí multimodal compacto y del mejor de clase que fusiona texto, imagen y video desde el principio. Con hasta 10 millones de tokens de contexto, Scout está construido para un razonamiento progresista de forma larga, extracto y comprensión visual.
«Con Databricks, podríamos automatizar tareas manuales tediosas mediante el uso de LLM para procesar un millón de archivos diariamente para extraer datos de transacciones y entidades de los registros de propiedades. Excedimos nuestros objetivos de precisión mediante el ajuste de meta y, utilizando el maniquí de AI Mosaic, escalamos esta operación masiva sin la menester de establecer una gran y costosa aniversario de gepu».
– Prabhu Narsina, VP Datos y AI, First American
Construya agentes de IA específicos de dominio con Claridad 4 y Mosaic AI
Connect Claridad 4 a sus datos empresariales
Connect Claridad 4 a sus datos empresariales utilizando herramientas gubernamentales de catálogo de Unity para construir agentes conscientes del contexto. Recupere el contenido no estructurado, llame a API externas o ejecute la razonamiento personalizada para respaldar copilotos, tuberías de trapo y automatización de flujo de trabajo. La IA Mosaic hace que sea comprensible de iterar, evaluar y mejorar estos agentes con herramientas incorporadas de monitoreo y colaboración, desde el prototipo hasta la producción.
Ejecute una inferencia escalable con sus tuberías de datos
Aplicar LLAMA 4 a escalera (documentos de extracto, clasificar los boletos de soporte o analizar miles de informes, sin menester de establecer ninguna infraestructura. Inferencia por lotes Está profundamente integrado con los flujos de trabajo de Databricks, por lo que puede usar SQL o Python en su tubería existente para ejecutar LLM como LLAMA 4 directamente en datos gobernados con una sobrecarga mínima.
Personalizar la precisión y la formación
Personalizar Claridad 4 para que se ajuste mejor a su caso de uso, ya sea su extracto, comportamiento de asistente o tono de marca. Use conjuntos de datos etiquetados o modelos adaptados utilizando técnicas como Optimización adaptativa de tiempo de prueba (TAO) para una iteración más rápida sin anotación sobre la persona. Comuníquese con su equipo de cuenta de Databricks para el golpe temprano.
«Con Databricks, pudimos ajustar rápidamente e implementar modelos de LLAMA de forma segura para construir múltiples casos de uso de Genai como un simulador de conversación para la capacitación de consejeros y un clasificador de escalón para proseguir la calidad de la respuesta. Estas innovaciones han mejorado nuestras intervenciones de crisis en tiempo verdadero, ayudando a resquilar más rápido y alabar apoyo crítico de lozanía mental a aquellos en crisis».
– Matthew Vanderzee, CTO, camino de texto de crisis
Uso de AI de gobierno con Mosaic Ai Gateway
Asegúrese de que el uso de maniquí seguro y conforme con Mosaic AI Gateway, que agrega registro incorporado, restricción de tarifas, detección de PII y barandillas de políticas, por lo que los equipos pueden resquilar el LLAMA 4 de forma segura como cualquier otro maniquí en Databricks.
Que vendrá luego
Estamos lanzando Claridad 4 en fases, comenzando con Maverick en Azure, AWS y GCP. Muy pronto:
- Claridad 4 Scout: ideal para un razonamiento de contexto desprendido con hasta 10 m tokens
- Inferencia por lotes de anciano escalera: ejecute trabajos por lotes hoy, con un anciano soporte de rendimiento pronto
- Soporte multimodal: las capacidades de visión nativa están en camino
A medida que ampliemos el soporte, podrá designar el mejor maniquí de flama para su carga de trabajo, ya sea su contexto extremista desprendido, trabajos de detención rendimiento o comprensión unificada de texto y visión.
Prepárese para Claridad 4 en Databricks
Claridad 4 se implementará en sus espacios de trabajo de Databricks en los próximos días.