库名称: transformers 支持语言:

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• llama-4 授权协议提示: >- LLAMA 4社区许可协议

  Llama 4版本生效日期：2025年4月5日

  "协议"指本文规定的Llama材料使用、复制、分发和修改的条款和条件。

  "文档"指Meta在https://www.llama.com/docs/overview发布的Llama 4配套规格说明书、手册和文档。

  "被许可方"或"您"指您、您的雇主或任何其他个人或实体（若您代表该个人或实体签署本协议），需符合适用法律规定的法定年龄要求，且具有法律约束力的授权。

  "Llama 4"指基础大语言模型及软件算法，包括机器学习模型代码、训练模型权重、推理代码、训练代码、微调代码等组件，由Meta在https://www.llama.com/llama-downloads发布。

  "Llama材料"统指Meta专有的Llama 4和文档（及其任何部分）在本协议下提供的材料。

  "Meta"或"我们"指Meta Platforms爱尔兰有限公司（若您位于欧洲经济区或瑞士）或Meta Platforms公司（若您位于欧洲经济区或瑞士以外地区）。

  点击下方"我接受"或使用/分发Llama材料的任何部分，即表示您同意受本协议约束。

  1. 许可权利与再分发

  a. 权利授予。您获得非独占、全球性、不可转让且免版税的有限许可，可使用、复制、分发Llama材料，并创建其衍生作品和修改。

  b. 再分发与使用。

  i. 若您分发Llama材料或其衍生作品，或包含它们的任何产品或服务，您必须：(A)随附本协议副本；(B)在相关网站、用户界面等处显著标注"基于Llama构建"。若使用Llama材料或其输出来创建、训练AI模型，则须在模型名称前包含"Llama"。

  ii. 若您从被许可方处获得Llama材料作为集成终端产品的一部分，则本协议第2条不适用。

  iii. 您必须在分发的所有Llama材料副本中包含以下归属声明："Llama 4根据Llama 4社区许可协议授权，版权所有© Meta Platforms公司"。

  iv. 使用Llama材料须遵守适用法律法规及可接受使用政策（参见https://www.llama.com/llama4/use-policy）。

  2. 附加商业条款。若在Llama 4发布日，被许可方或其关联公司的月活跃用户超过7亿，须向Meta申请商业许可。

  3. 免责声明。除非法律要求，Llama材料按"原样"提供，不附带任何明示或暗示保证。

  4. 责任限制。Meta不对因本协议产生的任何间接、特殊、附带损害承担责任。

  5. 知识产权

  a. 本协议未授予商标权利。您仅可依第1.b.i节规定使用"Llama"商标。

  b. 您对自创的Llama材料衍生作品拥有所有权。

  c. 若您对Meta提起知识产权诉讼，则本协议授予的许可自动终止。

  6. 期限与终止。本协议自您接受时生效，直至终止。违约时Meta可终止协议。

  7. 适用法律。本协议受加州法律管辖，排除《联合国国际货物销售合同公约》适用。 授权表单字段: 名: 文本 姓: 文本 出生日期: 日期选择 国家: 国家选择 所属机构: 文本 职位: 类型: 下拉 选项:

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模型信息

Llama 4系列模型是原生多模态AI模型，支持文本和多模态体验。这些模型采用混合专家架构，在文本和图像理解方面提供领先性能。

Llama 4标志着Llama生态系统的新纪元。我们推出两款高效模型：Llama 4 Scout（170亿参数，16专家）和Llama 4 Maverick（170亿参数，128专家）。

开发者: Meta
架构: 采用混合专家架构的自回归语言模型，支持早期多模态融合。

支持语言: 阿拉伯语、英语等12种语言
发布日期: 2025年4月5日
许可证: 定制商业许可，详见GitHub链接

使用场景

适用场景: 商业和研究用途，包括聊天助手、视觉推理、多语言生成等。支持通过输出改进其他模型。
非适用场景: 违反法律法规的使用，或超越模型卡所述支持能力的应用。

transformers调用方法

需安装transformers v4.51.0：

from transformers import AutoProcessor, Llama4ForConditionalGeneration
# 代码示例详见原文

硬件与能耗

训练能耗: 累计738万GPU小时（H100-80GB）
碳排放: 基于位置的碳排放1999吨CO2当量，市场基准排放为0（Meta已实现净零排放）

基准测试

预训练模型表现

指令微调模型表现

| 图像推理 | MMMU | 69.4 | 73.4 | | 长文本理解 | MTOB全书 | 39.7/36.3 | 50.8/46.7 |

安全保障

采用三支柱策略：

1. 模型级微调：通过人工标注与合成数据降低安全风险，优化拒绝语气和系统提示词
2. 系统级防护：提供Llama Guard等工具实现开箱即用的安全防护
3. 红队测试：联合领域专家进行对抗测试，重点评估以下风险领域：
   • CBRNE（生化核爆）材料辅助风险
   • 儿童安全
   • 网络攻击赋能

注意事项

Llama 4基于言论自由价值观设计，旨在服务多样化需求。开发者需注意：

• 输出不可预测性：可能产生不准确或不当内容
• 应用前需进行针对性安全测试
• 建议使用Meta开发者资源构建防护措施

我们通过漏洞赏金计划和社区资助项目持续完善模型安全。