Llamaとは？性能の特徴から使い方まで詳しく解説

最終更新日:2024/10/28

Llamaとは？

現在、AIを利用しながら少しずつ理解を深めている中で、新しい大規模言語モデルがリリースされると聞いて、その内容がどのようなものであるかを早く知りたいと思う方はいませんか？

より高度な言語理解を実現する大規模言語モデルが進化するほど、生成AIはよりユーザーにとって使いやすくなるといえます。

本記事では、Meta社の新しい大規模言語モデルLlamaの性能から使い方まで詳しく解説します。

Llamaとは

Llama（ラマ）は、Meta社が開発したオープンソースの大規模言語モデル（LLM）です。

一般的なオープンソースの大規模言語モデルでは以下のようなことができます。

• ソースコードが一般公開されているので誰でも自由に使用、改良、再配布ができる
• 自然言語処理（NLP）の技術を用いて人間の言葉を理解し、生成できる
• ファインチューニング（特定のタスクや領域に適応させるためにパラメータを微調整すること）でテキスト分類、感情分析、情報抽出、文章要約、テキスト生成、質問応答などができる

Meta社はLlamaを2023年2月、Llama2を2023年7月に公開し、少しずつその性能を進化させてきました。

Meta社では、Llama3を「最先端のオープンソース大規模言語モデルの次世代版」と位置付けており、その性能や使い方に注目が集まっています。

参考：Meta「Metaとマイクロソフト、 次世代Llamaを発表」

Llama3の性能

2024年4月18日、Meta社より「Meta Llama 3のご紹介:これまでで最も有能でオープンに利用可能なLLM」というタイトルでLlama3の詳細が発表されました。

発表の中で、Meta社はLlama3の近い将来の目標を次の3つとしています。

• 多言語でマルチモーダル（音声や動画などの複数種類のデータを1度に処理できるAI技術）にする
• 一度に処理できるテキストの範囲を広げる
• 推論やコーディングなどのコアLLM機能の全体的なパフォーマンスを継続的に向上させる

この目標を踏まえて、Llama3の性能の特徴を3つ紹介します。

Llama3の仕様

Meta社が公表しているLlama3の仕様は次の通りです。

またLlama3は、AIモデルのトレーニングを行うために特別に設計された大量の計算能力を持つGPUクラスター（GPUの集まり）で、15兆以上のトークンを用いてトレーニングされました。

それぞれのモデルをトレーニングするために使われたGPUの時間は次の通りです。

これらを踏まえLlama 3は、圧倒的な規模と高度なトレーニングを通じて、最先端のAI技術を実現しているといえます。

ベンチマークによる性能評価

llamaimg

画像出典：Meta「Meta Llama 3のご紹介:これまでで最も有能でオープンに利用可能なLLM」

画像出典：Meta「Llama 3.1のご紹介:これまでで最も高性能なモデル」

Meta社では、AIモデルや機械学習システムの性能を評価するための基準や指標となる、ベンチマークを用いて評価したLlama 3の性能を公開しています。

比較に使用されている主なベンチマークの概要は次の通りです。

3つのモデルの中でも、最も目を惹く結果を出しているのが8Bで、HumanEval、GSM-8K、MATHの比較で他のAIの2倍以上の数値となっているため、論理的思考に優れ数学的な能力が高いのが特徴的です。

人間による評価

画像出典：Meta「Meta Llama 3のご紹介:これまでで最も有能でオープンに利用可能なLLM」

表は、Llama 3と他のAIモデルをHuman evaluationで比較したものです。

Human evaluationとは、AIや機械学習モデルが生成した結果や応答を人間が評価することを指します。次のような観点から評価が行われることが多いです。

• 正確性
• 関連性
• 流暢さ
• 透明性
• 安全性
• 人間との調和

Llama3は他のAIと比較して半数以上の人が優れていると評価したため、ユーザー体験や使用感に優れているといえます。

Llama3の使い方

Llama 3は「Meta AI」に搭載されていますが、2024年9月現在、日本では画像の通りMeta AIを使うことができません。

そのため、AIプラットフォームでLlama3が搭載されたものを使う必要があります。以下では、主な使い方を3つ紹介します。

Groqでの使い方

2024年7月23日、GroqはLPU AI推論テクノロジーを搭載したLlama 3.1モデルを発売しました。

LPU AI推論テクノロジーを用いることで、Llama3は高速で動作するため、その機能を活用して、ユーザーはより高度で強力なAIアプリケーションを作れるようになります。

OpenAIなどの他のプロバイダからGroqに移行する手順は次の通りです。

• OpenAIエンドポイント互換性を利用して、OPENAI_API_KEYをGroqのAPIキーに設定する
• ベースURLを設定する
• モデルを選択して実行する

Groqを通じてLlama3を使うのは、AIモデルを研究したり、新しいAI製品の開発に取り組んだりしている人におすすめです。

Hugging Faceでの使い方

Hugging Faceでは8B、70B、405Bそれぞれにデモ画面が準備されているので、まずはそこから試してみるとよいでしょう。

Hugging Faceを通じてLlama3を使うのは、難しいコードを書かずに8B、70B、405Bそれぞれの違いを比較検討してみたい人におすすめです。

Amazon Bedrockでの使い方

Amazon Bedrockは、AIや機械学習モデルの構築や導入を簡単にするためのプラットフォームですが、8B、70B、405Bいずれも使用できます。

Amazon Bedrock コンソールでMetaのLlama 3.1モデルをテストする場合の手順は次の通りです。

1. 左側のメニューペインの「プレイグラウンド」で「テキスト」または 「チャット」を選択
2. 「モデルを選択」をクリック
3. カテゴリで 「Meta」を選択
4. モデルで 「Llama 3.1 8B Instruct」「Llama 3.1 70B Instruct」「Llama 3.1 405B Instruct」のいずれかを選択

Amazon Bedrockを通じてLlama3を使うのは、AIや機械学習モデルの構築・導入・運用をより効率的に行いたい人におすすめです。

Llama3、ChatGPT、Geminiの違い

Llama3、ChatGPT、Geminiそれぞれの違いは次の通りです。

AIユーザーであれば耳にしたことのあるものばかりですが、それぞれでできることや特徴が異なります。

Llamaを日本語で利用するのにおすすめの日本語継続事前学習モデル

Llama3はそのままでも日本語で使うこと自体は可能ですが、よりスムーズに使いたければ日本語継続事前学習モデルの導入がおすすめです。以下、モデルを3つ紹介します。

Llama 3 Youko 8B

2024年4月に、rinna株式会社が発表したのがLlama 3 Youko 8Bで、8Bに対して日本語と英語の学習データ220億トークンを用いて継続事前学習したモデルです。

rinnaでは、日本語言語モデルの性能を評価するためのベンチマークの一つであるStability-AI/lm-evaluation-harnessで8BとLlama 3 Youko 8Bを比較したところ、9タスク平均スコアは8Bが59.82だったのに対し、Llama 3 Youko 8Bは66.15でした。

Llama 3 Youko 8Bは、軽量で超高速な8Bを日本語で運用したい人におすすめです。

Llama-3-Swallow

2024年7月1日に、東京工業大学と国立研究開発法人産業技術総合研究所が共同開発をして発表したのがLlama-3-Swallowです。

Llama-3-Swallowは継続事前学習を施し、高い日本語性能と英語性能の両方を持つモデルとして開発され、今までの知見を生かし日本語性能を効率的に向上させつつ英語性能を損ねないように配慮されています。

8Bと70Bに対応していますが、東京工業大学と国立研究開発法人産業技術総合研究所ではまだ研究課題はたくさんあるため、今後もより日本語に強いモデル開発に取り組むとしています。

Llama-3-Swallowは、日本語と英語の両方をバランス良く使いながらLlama 3を運用したい人におすすめです。

cyberagent/Llama-3.1-70B

cyberagent/Llama-3.1-70Bは、2024年7月26日に株式会社サイバーエージェントが発表した70B対応の日本語継続事前学習モデルで、HuggingFaceからダウンロードでき、無料で使えて商用利用もできるのが特徴的です。

Llama 3の発表からわずか2日後に公開されたため、SNSなどでもその早さに驚きの声が上がりました。

cyberagent/Llama-3.1-70Bは、コストをかけずに新しいAIサービスを開発したい人におすすめです。

まとめ

Llamaは、Meta社が開発したオープンソースの大規模言語モデルです。

まだ日本ではMeta AIを通じて使うことはできませんが、8B、70B、405Bと種類が増え、日本語継続事前学習モデルの開発も行われているため、今後さらなる進化が期待できます。

本記事も参考にして、Llamaに対する理解を少しずつ深めてみることをおすすめします。

AIsmiley編集部

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