【最新版】Llamaとは？基本・使い方・Llama 2.3の違いを徹底解説

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この記事でわかること

Llamaの基本・使い方・Llama 2.3の違いまでを5分で理解できます。

目次

はじめに

ChatGPTやGoogleのGeminiといった生成AIがビジネスシーンに浸透しつつある昨今、

Meta社が開発した大規模言語モデル（LLM）である「Llama（ラマ）」は、高い性能とオープンソースという特徴で、

開発者や企業から熱い視線を浴びています。

本記事では、Llamaの基本機能、具体的な使い方/活用法、そしてLlama 2とLlama 3といった最新バージョンとの違いを解説します。

気になる「日本語対応の有無」についてもご紹介しているので、ぜひ最後までご覧ください。

1. Llamaとは？〜基本情報〜

Llamaは、Meta社が開発した大規模言語モデル（LLM）です。

2023年2月に最初のバージョンが公開されました。
ChatGPTやGeminiに匹敵する性能とオープンソース化という点で、

公開当初から世界中で大きな反響を呼んでいます。


研究者や開発者のみならず、一般ユーザーにも急速に認知が広がっています。

Llama最大の特徴は、高度な自然言語処理能力です。
テキスト生成、翻訳、要約、質問応答など、多岐にわたるタスクをこなすことができます。
特に最新のLlama 3は、膨大なデータに基づく学習によって、より自然で人間らしい文章生成を実現しています。
Meta社が公開したベンチマーク結果においても、

他の主要なLLMと比較して高いスコアを獲得しています（引用元：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ ）。

Llama 2以降はオープンソース化され、商用利用も可能となりました。
GitHubでソースコードが公開されているため、誰でも自由にアクセスし、

研究、開発、商用アプリケーションへの組み込みなど、多様な用途に活用できます。


これは、研究開発の進展を加速させるだけでなく、企業が独自のAIサービスを開発する上でも大きな利点となります。
ただし、Meta社のライセンス条項を遵守する必要があります。

また、Meta社はLlamaの安全性にも注力しており、「Llama Guard 2、Code Shield、CyberSec Eval 2」といったセキュリティツールを提供しています。
これらは、悪用を防止し、安全な利用を促進する上で重要な役割を担っています。

2. Llamaのバージョン比較表（Llama 2、Llama 3）

Llamaは、2023年2月のLLaMAを皮切りに、Llama 2、Llama 3へと進化を遂げてきました。

以下に3つのバージョンの比較表をご紹介します。

バージョン

パラメータ数

オープンソース

商用利用

特徴

日本語対応

LLaMA

7B, 13B, 33B, 65B

非公開

不可

比較的小規模ながら高性能、Transformerアーキテクチャを採用

限定的

Llama 2

7B, 13B, 70B

公開

可

オープンソース化、より自然な会話能力、多様なパラメータサイズ

向上

Llama 3

8B, 70B

公開

可

高い推論能力、アドバイス提供やブレインストーミングに長けている、15兆以上のトークンで訓練

継続的に向上、サードパーティによる日本語特化モデルも登場

それぞれのバージョンの違い

LLaMA (2023年2月):
初期バージョンであるLLaMAは、コンパクトながらも高性能でしたが、

オープンソースではなく商用利用も制限されていたため、一般ユーザーへの普及は限定的でした。
日本語対応も限定的で、精度の高さは保証されていませんでした。

Llama 2 (2023年7月):
オープンソース化と商用利用の許可が大きな転換点となりました。
GitHubでの公開により、誰もが自由にアクセスし、利用できるようになりました。
パラメータ数の選択肢が増え、会話能力も向上しました。

Llama 3 (2024年4月):
最新バージョンであるLlama 3は、推論能力が飛躍的に向上し、複雑な問題へのアドバイスやブレインストーミングに優れています。
8Bと70Bの2つのモデルが提供されており、用途に合わせて選択できます。
日本語対応については、rinna社が追加学習を加えた「Llama 3 Youko 8B」のような日本語に特化したモデルが登場するなど、着実な進歩を見せています。

3. Llamaの性能と特徴

次に、Llamaの性能と特徴をご紹介します。
強みと弱みを理解した上で活用することが重要です。

Llamaの特徴（強み）

  • 優れた自然言語処理能力: 特にLlama 3は、自然言語理解、テキスト生成、翻訳などにおいて高い精度です。Meta社が公開しているベンチマークでは、他社の大規模言語モデルと比較して高いスコアを記録しています。複雑な質問への回答、創造的な文章の生成、コードの生成など、幅広いタスクに対応可能です。
  • オープンソースかつ商用利用が可能: Llama 2以降はオープンソースであり、商用利用も許可されています。これにより、独自のアプリケーション開発やカスタマイズが可能になります。例えば、自社の製品やサービスにLlamaを組み込んでAI機能を追加することができます。ソースコードを自由に改変できるため、特定の用途に特化したモデルを構築することも可能です。
  • Meta社によるサポートと充実したエコシステム: Meta社はLlamaの安全な利用を促進するため、「Llama Guard 2、Code Shield、CyberSec Eval 2」などのツールを提供しています。主要なクラウドプラットフォームとの高い互換性も強みの1つです。

Llamaの課題点（弱み）

  • 英語バイアス: 学習データの大部分が英語であるため、日本語を含む他の言語への対応は英語と比較して精度が劣る場合があります。「Llama 3 Youko 8B」のような日本語に特化したモデルが登場していますが、複雑なニュアンスや文化的背景を含む表現の理解には依然として課題が残ります。
  • ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）のリスク: これはどのLLMにも共通して言えることですが、事実と異なる情報を生成する可能性があるため、出力内容の正確性を常に検証する必要があります。

4. Llamaは日本語対応してる？

結論、Llamaの日本語対応は、現時点では発展段階といえます。
英語に特化して開発されたモデルであるため、日本語入力に対する理解度や出力精度は、日本語に特化した他のLLMと比較するとやや劣る可能性があります。

しかし、Llama 2以降のオープンソース化により、日本語への対応を強化する取り組みが活発化しています。

「Llama 3 Youko 8B」のような日本語に特化したモデルも登場しており、日本語での精度の向上に貢献しています。

しかし、以下のような注意点が必要です。

  • 文脈理解の難しさ: 長文や複雑な文脈では、正確な理解が難しい場合があります。
  • 専門用語への対応: 専門用語や固有名詞は正しく認識・処理できない可能性があります。
  • 曖昧な表現への対応: 曖昧な表現や比喩表現は誤解を招く可能性があります。

5. Llamaの使い方

Llamaの使い方は、主に3つの方法があります。

①Meta社からの直接利用（研究者向け）

Llama 2以降、Meta社はオープンソースライセンスの下でLlamaのコードを公開していますが、これは主に開発者や研修者を対象としています。
そのため、高度なプログラミングスキルと環境構築の知識が必要です。

手順：

  1. Meta AIの公式ウェブサイトからLlamaに関する情報を取得します。
  2. 研究目的での利用を希望する場合、所定の手続きとガイドラインを確認します。
  3. 承認後、リポジトリからコードをダウンロードし、適切な環境で実行します。
  4. モデルパラメータをダウンロードし、自身の環境で実行する必要があります

②他の提供プラットフォームでの利用

プログラミング知識がなくてもLlamaの機能を試すことができます。

例：Groqは高速なAI推論プラットフォームを提供しており、Llama 3など複数のモデルへのアクセスを可能にしています。

手順（Groqの場合）：

  1. Groqのウェブサイトにアクセスし、アカウントを作成します。
  2. 利用可能なLlamaモデルを選択します。
  3. 提供されているインターフェースを通じて、プロンプトを入力し、結果を取得します。

③API経由での利用

Llamaは、APIアクセスを提供しています。
これにより、自社開発のアプリケーションやサービスにLlamaの機能を統合することができます。
しかし、API経由での利用は、プログラミングスキルとAPI連携に関する知識が必要です。

（※使用量の応じて従量課金が発生します）

一度、試しに使ってみたい場合は、

まずは「Groq」などのサービスで利用するのがおすすめです。

6. Llamaの活用法6選

最後にLlamaの活用法を6つご紹介します。

  1. コンテンツ作成の効率化:

    ブログ記事やSNS投稿などのコンテンツ作成にLlamaを活用することで、大幅な時間短縮が期待できます。

  2. カスタマーサポート業務の効率化:

    Llamaをチャットボットシステムに統合することで、顧客からの問い合わせに24時間365日対応できる体制を構築できます。

  3. コード生成と開発支援:

    プログラミングにおけるコード生成やバグ検出にもLlamaは役立ちます。開発期間の短縮や開発コストの削減に繋がります。

  4. 教育分野での活用:

    生徒の学習を支援するツールとして活用できます。質問への回答、学習内容の要約、異なる表現での説明など、個別学習をサポートします。

  5. 翻訳業務の効率化:

    多言語対応を目指しており、翻訳業務の効率化に貢献します。

  6. データ分析の支援:

    大量のテキストデータから重要な情報を抽出したり、データの傾向を分析したりするのに役立ちます。

まとめ

この記事では、Meta社が開発した大規模言語モデルLlamaについて、基本、特徴、日本語対応状況、活用例について解説しました。

Llamaは、その高い性能とオープンソースという特性を活かし、幅広い領域での活用が期待されています。

この記事を通して、Llamaの基本的な理解に繋がれば幸いです。