Son zamanlarda yapay zeka dünyasında en çok dikkatimi çeken gelişmelerden biri Meta’nın Llama modelleri oldu. Özellikle Llama 3.3 ve sonrasında gelen Llama 4 Scout ile bağlam uzunluğu konusunda inanılmaz bir ilerleme kaydedildi. Artık, binlerce sayfalık dokümanları ya da devasa bir yazılı içeriği tek bir modelle işlemek mümkün hale geliyor. Bu yazıda bu gelişmeleri seninle kısaca paylaşmak istiyorum. Daha fazla bilgi için istersen ana sayfamıza da göz atabilirsin.
Llama 3.3’ün Sınırları Aşıyor
Llama 3.3 modeli, 128.000 jeton yani yaklaşık 89.000 kelimeye kadar bağlamı anlamlandırabiliyor. Bu, günümüzdeki birçok popüler LLM’e kıyasla ortalama 13 kat daha fazla bir bağlam derinliği demek. Özellikle uzun raporlar, teknik analizler ya da kitap formatındaki içeriklerle çalışırken bu model gerçekten işini çok kolaylaştırıyor.
Üstelik Llama modelleri, RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemleriyle birlikte kullanıldığında daha bağlamsal, daha doğru ve esnek sonuçlar sunabiliyor. Bu da onları sadece bilgi sunmakla kalmayan, aynı zamanda içgörü üretebilen yardımcılar haline getiriyor.
Scout ile 10 Milyon Jeton
Llama 4 Scout modeli ise kelimenin tam anlamıyla bir bağlam canavarı. 10 milyon jetonluk bağlam penceresi sunuyor — bu, birkaç kitabı aynı anda okuyuormuş gibi bir güç. Scout’un bu özelliği, onu hem doğal dil işleme hem de büyük veri analiz alanlarında ciddi avantajlı bir hale getiriyor.
Behemoth ve Süper Zeka Vizyonu
Meta’nın tanıttığı Llama 4 Behemoth modeli ise daha çok deneysel seviyede bir süper zekaya göz kırpıyor. Behemoth, diğer modelleri eğitmek için kullanılan bir tür “öğretmen model” olarak tanımlanıyor. Bu da onun sadece bilgiye değil, aynı zamanda muhakeme, problem çözme ve genel zekaya sahip bir yapı olduğunu gösteriyor.
Meta bu adımlarla, sadece daha uzun bağlamlar değil, aynı zamanda daha derin anlayış ve çok modlu işleme kapasitesi sunarak sektörde liderliği hedefliyor.