AIツールの進化は日々加速しており、その中でも特に注目されているのが「Llama3」です。
この最新の言語モデルは、多言語に対応し、特に日本語を含む複数の言語での高精度なテキスト生成が可能です。
Llama3がリリースされたことで、多くの開発者や企業がどのようにしてこのツールを活用できるか、また他のAIモデルとどう異なるのかについて強い関心を寄せています。
本記事では、Llama3の基本的な情報から特長、実際の使い方、そしてよくある質問まで最大限に活用するための解説を行いたいと思います。
Llama3とは？
Llama3は、IT大手のMetaによる大規模な研究開発プロジェクトの成果として誕生した、最新鋭の大規模言語モデルで、多言語対応に重点が置かれており、日本語を含む100を超える言語で高品質なテキスト生成が可能です。
8Bパラメータと70Bパラメータのプリトレーニングされたバージョンが公開されており、さまざまな規模のアプリケーションに対応しています。
あいちゃん最大の特徴は、従来モデルLlama2に比べて飛躍的に向上したスケーラビリティとパフォーマンスにあります。
マルチタスク処理能力が大幅に強化されており、複雑で多段階のタスクでも効率よく処理することができ、これはMetaが開発した革新的な分散並列学習アルゴリズム「Meta Parallel Training」の採用によるものです。
あいちゃんこのアルゴリズムにより、非常に大規模なデータセットとリソースを用いた高度な訓練が可能になりました。
その結果、Llama3は自然言語理解と生成の両面で驚異的な性能を示し、これまでの言語モデルが苦手としていた実際の会話に近い自然な対話生成を実現しています。
また、APIを通じてユーザーがシームレスにアクセスできることから、開発者がLlama3を容易に自身のアプリケーションに組み込むことが可能になり、近年ではAIアシスタントやコンテンツ生成、データ分析など多様なアプリケーションで活用されています。
【比較】Llama3のスペック
Llama3の技術的な詳細に目を向けると、それがいかに先進的で大規模なモデルであるかが分かります。
訓練には15兆トークン以上ものデータセットが使用され、16,000のGPUクラスタを用いて大規模な並列計算が行われました。
このスケールはこれまでの言語モデルとは桁違いのもので、その膨大なデータと計算リソースにより実現しています。
結果として、下図のように他社のモデルと比較し、極めて高い精度と言語理解能力を誇っています。
特にコーディングデータの活用が大幅に増えており、プログラミング関連の理解力は前モデルの4倍以上に向上しています。
このため、プログラミングに関連する様々な課題において、人間程度の高い能力を発揮することができ、リアルタイム性とスムーズな長文生成能力も大きく強化され、より自然な対話と高品質なテキスト生成が可能となっています。
Llama3はこうした圧倒的なスペックを誇るだけでなく、Meta独自の最新の言語モデルアーキテクチャを採用しており、モデルの汎用性が飛躍的に向上し、より複雑な文脈理解と論理的な推論能力が獲得されています。
あいちゃんこれにより、最も高度で要求の厳しい言語タスクに対しても高い性能を発揮できるようになりました。
Llama3の料金
Llama3のもう一つの大きな特徴は、その利用料金の柔軟性にあります。
基本的にはフリーモデルとして無料で提供されており、個人ユーザーからスタートアップ企業、大企業に至るまで、多くのユーザーが手軽にアクセスし、商用利用を含むさまざまな目的で活用することが可能です。
一方、大規模な利用を前提としたシナリオや、より高度な機能・サービスを求める場合には、別途有料のプランが用意されており、具体的な料金は想定する利用規模やサポート内容に応じて柔軟に設定されます。
あいちゃん企業による本格的な商用展開を前提とした場合には、高額な費用が発生する可能性がありますのでご注意ください。
このように、無料のベースとオプションの有料プランが組み合わされた柔軟な料金体系により、多様なユーザーニーズに応えることができます。
個人の学習用途から小規模の実験的利用、さらには大企業による本格的な商用サービス展開に至るまで、プロジェクトの規模と目的に応じて最適なプランを選択することが可能なのです。
この柔軟性は、優れた技術とコストパフォーマンスの面でLlama3が多くのユーザーに支持される大きな理由となっています。
Llama3の3つの特長
次にLlama3の特長について見ていきましょう。
あいちゃんLlama3の特長は下記のとおりです。
- 高品質の生成出力
- ゼロショットラーニング対応
- 商用利用が無料で可能
順に詳しく見ていきましょう。
1. 高品質の生成出力
Llama3の最大の魅力は、その優れたテキスト生成能力にあります。
特にリアルタイムでの応答生成では抜群の性能を発揮し、ユーザーの要求に的確に応えた高品質なコンテンツを生成することができ、対話システムやデータ解析レポートの自動生成、ニュース記事やブログ記事の作成など、多様なコンテンツ生成シナリオでLlama3が活用されています。
Llama3が生成する出力は、極めて自然でリッチな内容になっており、単に与えられた情報を機械的に出力するのではなく、文脈を捉えたうえで具体的な事例やデータも盛り込みながら、読み手にわかりやすい表現で内容を展開することが特徴です。
あいちゃんつまり、他社のモデルと比べ、人間に近い言語理解と生成能力を備えているのです。
下図は、人間がLlama3と他社のモデルの出力結果を評価したものになり、どちらの回答が自然で適しているかを表したものになります。
このような優れた生成性能は、大規模で高精度な言語モデルであることに加え、Metaが開発した独自の生成アルゴリズムによるところが大きいと言われています。
このアルゴリズムは単語の選択肢を限定せず、入力に応じてオープンに単語を生成していく方式を採用し、出力の多様性と自然さを生み出す大きな要因になっているとされています。
2. ゼロショットラーニング対応
Llama3がもつ秀でた機能の一つに、ゼロショットラーニングへの対応があげられます。
ゼロショットラーニングとは、特定のタスクについて訓練を受けていないモデルでも、そのタスクをある程度こなせるようになる機能を指します。
あいちゃんつまり、事前の訓練データに含まれなかった全く新しい課題でも、Llama3ならばそれに対応できる可能性があるということです。
従来の機械学習モデルでは、特定のタスクについて大量の訓練データを使って学習させる必要がありました。
しかし、Llama3のようなモデルは、あらゆる分野の広範なデータで訓練されているため、個別のタスクに特化した訓練を受けていなくても、ある程度そのタスクを遂行できるようになっています。
この能力は、Llama3が持つ強力な一般化能力と柔軟性に起因しています。
訓練時に様々な分野のデータを使うことで、モデルは分野を超えた汎用的な知識と推論能力を身につけているため、新しい課題に遭遇した際も、既存の知識を活用して対応できるようになるのです。
ゼロショットラーニングの長所は、モデルを新しいタスクに適用する際に、追加の訓練コストをかけずに済むことです。
従来なら訓練データの用意と学習に多大な手間とコストがかかっていましたが、Llama3ではすぐに新規タスクに適用できます。
あいちゃんつまり、より柔軟で効率的なモデル活用が可能になるわけです。
また、ゼロショットラーニングは人工知能の進化においても重要な機能です。
訓練データを用意せずに新しいタスクに対応できれば、AIシステムはより自立的に進化し続けられ、Llama3がこの機能を実装したことで、将来のAI発展にも大きく貢献できる可能性があります。
3. 商用利用が無料で可能
Llama3の大きな魅力は、その商用利用が基本的に無料で使用可能なことにあります。
従来の高機能なAIモデルや他社モデルでは、商用利用には高額なライセンス料が必要とされていましたが、Llama3ではそうした制限がありません。
一般の個人ユーザーから中小企業、大手企業に至るまで、自由に商用利用できるオープンなモデルなのです。
| モデル名 | 特徴 | 料金 | 日本語対応 |
| Llama3 | Meta社が開発 | 無料 | 〇 |
| Chat GPT | OpenAI社が開発 | 無料～月額20ドル | 〇 |
| Copilot | Microsoft社 x OpenAI社が実装 | 無料～月額3750円 | 〇 |
| Gemini | Google社が開発 | 無料～月額2900円 | 〇 |
| Claude | Anthropic社が開発 | 無料～月額20ドル | 〇 |
このオープンポリシーにより、企業はAI技術の導入を比較的低コストで実現できるようになりました。
あいちゃんリソースが限られるスタートアップ企業や中小企業にとって、高品質なAIツールを手頃な価格で利用できることは大きなメリットとなります。
これまでAIシステムの導入コストの壁が高く、十分な投資ができなかった企業でも、Llama3を活用することで新しい技術に踏み出せるようになったのです。
あいちゃんまた、開発者コミュニティの観点からも、Llama3の無料利用が大きなプラスとなっています。
これにより、多くのデベロッパーがこのモデルを使って自由に実験を重ね、新しいアプリケーションやサービスのプロトタイプを構築できるようになりました。
オープンソースの精神に基づきながらも、高度な技術を活用できることで、イノベーションが加速する可能性が高まっているのです。
加えて、企業による商用サービスへの本格導入を見据えても、初期的な実証実験を無料で行えることは大きなメリットです。
Llama3の性能と自社のユースケースとのフィット具合を、実際に確かめてから本格的な投資を検討できるわけです。
このように、Llama3のオープンな利用ポリシーは、AIの商用化を大いに後押ししています。
Llama3の使い方
Llama3を実際に利用するためのアクセス方法は、提供されているAPIを通じて行われ、開発者は公開されている公式ドキュメントに従って、自身のアプリケーションにLlama3を統合することができます。
あいちゃんドキュメントには、API利用のための技術的な手順が丁寧に解説されているほか、サンプルコードなども数多く掲載されているので、必ず目を通すようにしましょう。
APIの利用方法を学ぶだけでなく、公式サイトでは実際にLlama3を活用する方法についても、多くの実例とチュートリアルが用意されているのもポイントです。
あいちゃん具体的なユースケースごとに、モデルの適用手順やコーディング例、実装のポイントなどが詳しく解説されています。
たとえば、対話システムへの適用方法では、Llama3の自然対話機能を活かしたチャットボットの構築手順が学べます。
さらに、モデルへの入力の与え方、応答生成、コンテキストの蓄積、さらには対話履歴の活用といった実装ポイントが分かりやすく説明されているので、参考にしやすいです。
ニュースやブログコンテンツの自動生成にLlama3を役立てる方法も紹介されており、テーマに沿ったキーワード入力からの記事生成の流れや、生成された素材を効果的に編集するためのテクニックが学べます。
あいちゃんまた、データ解析レポートの自動生成も、Llama3の活用例として取り上げられています。
表やグラフなどの構造化データからレポートを生成する方法に加え、そのレポートを更に要約させたり、特定のポイントを掘り下げた説明を付加させたりする手法が紹介されています。
このように、公式サイトでは実際のアプリケーション開発を見据えた具体的なユースケースが数多く取り上げられており、初心者から上級者までLlama3の実践的な活用方法を学ぶことができ、徹底した解説と使い勝手の良さから、多くのユーザーがこのサイトを頼りにしてLlama3の導入を進めていることでしょう。
すぐに試したい場合- Replicate –
手っ取り早くその性能を使用したい場合は以下の「Replicate」にアクセスするとすぐに使用可能です。
すぐに試したい場合- groq –
以下のgroqでも使用可能です。
ローカルで使用したい場合
Ollamaにアクセスしたら、ダウンロードをしましょう。
今回はWindows 11を例に進めますが、実行方法はほぼ同じです。
インストール完了後、実行するにはコマンドプロンプトに「ollama run llama3」と入力してエンターを押下します。
そうすると下記のように必要な物の取得が始まり、最後に「>>> Send a message (/? for help)」とでればOKです。
C:\Llama3>ollama run llama3
pulling manifest
pulling 00e1317cbf74... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 4.7 GB
pulling 4fa551d4f938... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 12 KB
pulling 8ab4849b038c... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 254 B
pulling 577073ffcc6c... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 110 B
pulling ad1518640c43... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 483 B
verifying sha256 digest
writing manifest
removing any unused layers
success
>>> Send a message (/? for help)素のままでは英語なので、日本語に変える簡単な方法は「日本語で話せるか」と問いかけることです。
>>> 日本語を話すことは可能ですか？
Konnichiwa! (Hello!) I'd be happy to chat with you in Japanese!
Yes, it's definitely possible to talk in Japanese. I may not be a native speaker, but I've been trained on a large
corpus of text data and can understand and respond to basic phrases and sentences.
Feel free to ask me anything, or simply have a conversation! (Note: Keep in mind that my proficiency is limited,
so please don't expect too much complexity or nuance.)
Nihongo de hanasemasu ka? () - Would you like to chat in Japanese?
(Note: If you want to switch back to English, just let me know!)
>>> Send a message (/? for help)日本語話せてないじゃないの…
日本語ではない「Nihongo de hanashimasu ka?」と聞かれるので、下記のように入力します。
>>> 日本語で出力してくださいReplicateかgroqを使用する場合も「system prompt」で指示しておいた方が良いです。
上記を行うと若干怪しい日本語ではありますが、やりとりが可能となります。
>>> 日本語で出力してください
日本語で出力！ 😊
こんにちは！お話ししたいと思います。何について話しますか？
（注意：私たちの会話は、基本的なフレーズや文句でのみ可能ですので、複雑でニュアンスのある会話を期待するのは難しいです。）
何か質問がありますか？或いは、ただの会話したいと思います！
>>> Send a message (/? for help)富士山について聞いてみることにします。
>>> 日本で一番高い山について、その成り立ちと逸話を教えてください。日本最高峰である富士山について、成り立ちと逸話を教えます。
富士山は、高さ約3,776メートル（12,388フィート）あり、日本の主島・本州の西部に位置しています。火山性の山で、雪が積も る季節には、雪壁のように見えるほどの高さになります。
富士山に関する興味深い話題があります。
1️⃣ **神話的意義**：日本神話では、富士山は聖なる山とされています。神々が住む所として描かれ、純潔や簡素を表す象徴として描かれています。
2️⃣ **自然の美**：山の形状や対称的な美しさには、画家や写真家たちを魅了してきたことあります。日本三大名所の一つとして知られ、多くの人々が訪れ景色を楽しむことができます。
3️⃣ **登山**：富士山の登山は、気候条件や地形の困難さに注意する必要があります。しかし、夜間に登り日没の眺望を楽しみにする人々も多くあります。
4️⃣ **環境問題**：自然の美や生態系の保護についての懸念があります。山域の生態系と人間の影響を減らすために、努力がされています。
5️⃣ **文化的意義**：富士山は、日本の芸術や文学、映画などの作品に登場しています。日本そのものを表す象徴として描かれ、恋人のためのロマンチックな景色として描かれています。
これらの興味深い話題が富士山についての教えです。自然、文化、神話など、様々な分野に関する情報を持つこの山は、誰でも忘れられない経験を提供します！
>>> Send a message (/? for help)生成速度がビックリするくらいめちゃくちゃ早かったです
Llama3に関するよくある質問
最後にLlama3に関するよくある質問とその回答を見ていきましょう。
Llama3は無料？
Llama3は、個人利用を目的とした場合、基本的にはフリーで利用できるモデルです。
商用利用であっても、小規模な活用であれば無料で使えるよう設計されています。
ただし、大規模で本格的な商用利用を想定する場合には、有料の高機能プランやエンタープライズ向けのサポートプランへの加入が必要になります。
あいちゃん月間アクティブユーザーが7億以上の企業は、Metaから特別なライセンスを取得する必要があります。7億以下であれば無償です。
具体的な料金プランは、利用規模やサポートの内容によって様々に用意されています。
たとえば月間の利用量に応じたデータ通信料金のプランや、APIコールの回数に応じた従量課金プラン、専任サポートやカスタマイズ対応が含まれるプレミアムプランなど、ユースケースに合わせて選択することが可能です。
料金は一般的にデータ処理量や機能に応じて高くなる傾向にありますが、Metaは比較的リーズナブルな価格設定を心がけているとのことです。
また、スタートアップ企業向けの特別プランなども用意されており、初期投資を抑えながらLlama3を活用できる配慮もされています。
Llama3は商用利用可能？
Llama3は、基本的に商用利用が可能です。
Metaは、さまざまな規模の企業や組織がLlama3を自由に商用製品やサービスに組み込めるよう、オープンなライセンスポリシーを採用していますが、前述のように大規模な商用利用については有料の上位プランへの加入が必要となります。
商用利用のポリシーの詳細は公式サイトで確認できますが、概ね企業がLlama3を搭載したアプリケーションやWebサービスを提供し、その対価として課金を行うことは許可されています。
あいちゃんただし、Llama3自体の有償再頒布やサブライセンスの販売は制限されている点に注意が必要です。
このように一定の制限はあるものの、Llama3は極めて商用利用に適したモデルとされています。
優れた機能性と拡張性を低コストで手に入れられることから、多くの企業や開発者に支持されており、実際に大手IT企業を始め、さまざまな業種の企業がLlama3を商用の製品やサービスに組み込んでいます。
Llama3の読み方は?
Llama3の正式な発音は「ラマ・スリー」です。”Llama”の部分は「ラマ」と発音し、”3″の部分を「スリー」と読みますが、一方で日本国内などでは「ラマスリー」と発音される場合も多くあります。
あいちゃん“Llama”と”3″を区切らずに一語として発音するスタイルで、この読み方も一定の広まりを見せています。
しかし公式な読み方ではないため、正式の発表の場などでは「ラマ・スリー」という発音が推奨されることが多いでしょう。
発音の違いは、地域や個人の言語習慣の違いから生まれるものです。
外来語の取り入れ方には文化的な違いもあり、必ずしも1つの正解があるわけではありません。
あいちゃん大切なのはコミュニケーションの円滑さであり、お互いの発音を尊重し合うことが重要といえるでしょう。
Llama3は日本語で使える?
Llama3は日本語を含む100を超える言語に対応しており、日本語によるテキストの生成や理解が可能です。
開発の際に、Metaは特に多言語対応の強化に注力しており、様々な言語でのパフォーマンス向上を図っていると伝えています。
日本語を使ったLlama3の主な用途としては、日本語の記事作成や対話システム、分析レポートの自動生成などが想定されています。
あいちゃんたとえば、与えられたキーワードから文章を起草したり、構造化データから日本語の分析レポートを生成したりすることが可能です。
また、日本語のチャットボットなどの対話システムにLlama3を適用することで、自然な会話が可能になります。
現在は英語を中心としたモデルなので、文法や語彙の豊富さなどの点で英語ほどのパフォーマンスは出ないかもしれません。
しかし、しかしLlama3は最新の言語AIモデルとして、日本語での生成・理解能力は極めて高いレベルにあるので、今後のアップデートで、さらに日本語の対応が強化されていくことが期待されます。
まとめ
以上が、Metaが開発した新しい大規模言語モデル「Llama3」の概要と特徴、利用方法などについての説明になります。
Llama3は規模と性能の面で圧倒的な能力を持ち、自然な対話や高品質なコンテンツ生成を実現しています。
加えて、基本的に無料で利用可能なオープンなモデルであることから、個人からエンタープライズまで、様々な主体が手軽にAI技術を活用できるようになりました。
このように卓越した機能性と柔軟な利用ポリシーを兼ね備えたLlama3は、今後AIの民主化と一般利用の促進に大きく貢献していくと考えられています。
企業によるイノベーションの加速やAI活用推進、個人の創造性向上など、様々な分野での活躍が期待されているのです。
Llama3の誕生により、AIはいよいよ身近な存在となり、私たちの生活やビジネスに革新的な変化をもたらすことでしょう。