Llama 3 (ラマ3) とは？Llama 2との違い・導入方法・活用メリットを徹底解説！

OpenAIが開発したChatGPTだけでなく、Metaが開発したLlama 3が注目を集めています。高精度なテキスト生成や優れた推論能力を持ち、様々な業務の効率化や顧客満足度の向上に貢献します。Llama 3の特徴を理解し、自社のビジネスにどう活かせるかを探ることが、これからの時代を生き抜く鍵となるでしょう。

この記事では、Llama 3の特徴や利点、そして前モデルであるLlama 2との違いについて詳しく解説します。

関連記事：「LLMとは？ChatGPTとの違い・企業活用事例・種類・導入方法とコスト」

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Llama 3とは？

Llama 3は、Metaが開発した最新のオープンソースLLM（大規模言語モデル）であり、自然言語処理能力において大幅な進化を遂げたモデルです。このモデルは、以前のバージョンであるLlama 2の技術を基に、さらに高度な機能と性能を提供します。

関連記事：「Llama 2（ラマ2）とは？日本語使える？MetaのオープンソースLLMの使い方徹底解説！」

Llama 3は、8B(80億パラメータ)および70B(700億パラメータ)のパラメータサイズで提供されており、各モデルには事前学習済みのバージョンと指示調整されたバージョンがあります。将来的には4000億パラメータの400Bモデルも開発される予定です。

2024年9月にはマルチモーダル機能を持つ「Llama3.2」も発表されました。そのわずか3ヶ月後の2024年12月にはマルチモーダルではないものの軽量ながらより性能の高い「Llama3.3」が発表されています。

Llama3公式サイト

Llamaのモデルヒストリー

Llamaは以下のように順次モデルが発表されています。

• Llama 1：2023年2月に初めて公開
• Llama 2：2023年7月に発表され、商用利用が可能に
• Llama 3：2024年4月に発表され、8Bと70Bのモデルが公開
• Llama 3.1：2024年7月24日に発表され、8B、70B、405Bの3サイズのモデルが公開
• Llama 3.2：マルチモーダル機能を持つ大型モデルとエッジデバイスや携帯端末での利用を可能にする1Bと3Bの軽量モデルを含む
• Llama 3.3：2024年12月7日に発表され、70Bパラメータの高性能テキスト専用モデルとして公開

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Llama 3の特徴

Llama 3は、以下のような特徴があります。

高性能なテキスト生成

Llama 3は、15兆（15T）以上のトークン（データセット）で訓練されており、テキスト生成能力が飛躍的に向上しています。これはLlama 2で使われたトークン数の7倍のデータ量に相当します。これにより、より自然で文脈に沿った応答が可能となりました。

改良された推論能力

Llama 3は、論理的な推論能力とコンテキストの理解が向上しており、より複雑な質問やタスクにも対応できます。推論、コーディング、質問応答、要約など、幅広いタスクで優れた性能を発揮します。

この汎用性により、企業は様々な事業シナリオでLlamaを活用することができます。これにより、例えば、長い対話の中で一貫性のある応答を維持することが可能です。

効率的な処理

トランスフォーマーモデルの最新技術を活用し、トークン化とAttention機構（注意機構）の最適化により、高速かつ効率的な処理が実現されています。これにより、様々なデバイスでの実行が可能となり、特にモバイルデバイスでの利用が促進されています。

オープンソース

Llama 3はオープンソースであり、広範なコミュニティサポートを受けています。これにより、多くの開発者がこの技術を基に新しいアプリケーションを開発しやすくなっています。

オープンソースなのでローカルLLMなど別企業のカスタムLLMのベースとされて使われることも多いLLMです。

関連記事：「オープンソースLLMを徹底比較！特徴・活用メリット・代表モデルの比較ポイントも解説」

幅広いプラットフォームで利用可能

Llamaは、主要なクラウドプロバイダーやモデルAPIプロバイダーなど、幅広いプラットフォームで利用可能です。これにより、企業は既存のインフラストラクチャとの統合を容易に行うことができます。

LlamaをはじめとするLLMをAPIで活用するためのプラットフォーム一覧をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

Llama 3がもつLlama 2との違い

前回のバージョンであったLlama 2とは以下のような点で異なります。

トレーニングデータサイズ

Llama 3は、15兆トークン以上のデータセットで訓練されています。これはLlama 2の約7倍の規模です。大規模なデータセットにより、Llama 3はより豊富な知識を持ち、広範なトピックについて詳細に対応できます。

また、事前学習（プレトレーニング）と事後学習（ポストトレーニング）のプロセスが最適化されたことで、モデルの性能が大幅に向上し、より高品質な出力が可能となりました。また、最大規模のLlama 3モデルの学習には、データ並列化、モデル並列化、パイプライン並列化という3種類の並列化技術が組み合わされています。これらの技術を適切に組み合わせることで、効率的な学習が実現されました。

コンテキストウィンドウの拡大

Llama 3のコンテキストウィンドウは8Kトークンに拡張されています。これにより、長い文章や複雑な対話の処理が可能となり、前後の文脈を考慮した一貫性のある応答が可能です。Llama 2のコンテキストウィンドウは4Kトークンだったため、Llama 3はLlama 2の倍の情報量を処理できます。

コード生成能力の向上

Llama 3は、コード生成能力が大幅に向上しています。特にプログラミング関連のタスクにおいて、Llama 3は複雑なコードの生成やデバッグを効率的に行うことができます。これにより、開発者にとって非常に有用なツールとなっています。

応答の多様性と整合性

Llama 3は、応答の多様性と整合性が向上しています。ポストトレーニングプロセスの改善により、誤った拒否応答が減少し、より多様で適切な応答が生成されます。これにより、ユーザー体験が大幅に改善されます。

並列化技術の最適化と学習インフラストラクチャの改良により、Llama 3の学習効率はLlama 2と比較して約3倍に向上しました。加えて、Llama 3では以下のような多様な学習手法を組み合わせたアプローチが採用されています。

• 教師あり微調整（SFT）
• 棄却サンプリング（リジェクションサンプリング）
• 近接方策最適化（PPO）
• 直接選好最適化（DPO）

これらの手法を適切に組み合わせることで、モデルの性能と効率性が向上しました。

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Llama 3の導入方法

Llama 3を企業で導入する方法は以下の通りです。各社で状況は異なるかと思いますので、一般的な手順を概要的に示します。社内のIT部門やAI開発会社と連携して、円滑な導入を図りましょう。

1. Llama 3のモデルをダウンロードする（オープンソースで公開されている）
2. 自社のインフラストラクチャ（クラウドプラットフォームなど）にモデルを配置する
3. APIを通じてLlama 3を呼び出せるようにする
4. 自社のアプリケーションやサービスからLlama 3のAPIを利用して、必要な機能を実装する

必要に応じて、Llama 3をファインチューニングして、自社のユースケースに特化させます。

ファインチューニングとは？活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

Llama 3は、主要なクラウドプロバイダーやAIプラットフォームで利用可能であるため、既存のインフラストラクチャとの統合が容易です。APIを介して簡単に呼び出せるので、専門的な知識がなくても活用できます。

Llama 3を企業で使用するメリット

Llama 3はあらゆる企業に多くのメリットをもたらします。以下は主なメリットです。

開発コストの削減

Llama 3はオープンソースで無料で利用できるため、企業は独自のLLMを開発する必要がなく、開発コストを大幅に削減できます。特に中小企業にとっては、高額な開発費用をかけずにLLMの恩恵を受けられる点が大きなメリットです。

幅広く高精度なテキスト生成

Llama 3は翻訳、対話生成、コード生成など、さまざまな言語処理タスクに対応できます。Llama 3を活用して、カスタマーサポート、コンテンツ生成、データ分析などの業務を自動化・効率化できます。

Llama 3は、15兆以上のトークンで訓練されており、テキスト生成の精度が飛躍的に向上しています。これにより、自然で一貫性のあるテキストを生成する能力が高まり、コンテンツ作成やチャットボットの応答において非常に有用です。

また、Llama 3のコンテキストウィンドウが拡大されたことによって、長い文章や複雑な対話の処理が可能です。これにより、長文記事の要約や学術論文の解析など、長いテキストを扱うタスクにおいて優れた性能を発揮します。

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企業でのLlama 3の活用シーン

現時点で存在するLLM（大規模言語モデル）の中でも、高精度な生成機能をもつLlama 3は様々なビジネスシーンで活用ができます。以下は主な活用シーンの具体的な例です。

カスタマーサポート

Llama 3は、顧客対応において高精度な自動応答を提供することができます。例えば、カスタマーサポートチャットボットとして、複雑な問い合わせに対する適切な応答を提供し、顧客満足度を向上させることができます。

Llama 3の高度な自然言語処理能力により、顧客の質問を正確に理解し、迅速かつ正確な回答を生成することが可能です。FAQ対応や簡単な問い合わせ対応を自動化し、オペレーターの業務負荷を軽減できます。

プログラミング支援

Llama 3は、コード生成やデバッグ支援など、プログラミング関連のタスクにも利用できます。開発者は、Llama 3を使用してコードのスニペットを生成したり、既存のコードをデバッグしたりすることで、開発効率を向上させることができます。これにより、プロジェクトの開発期間を短縮し、品質の向上を図ることができます。

ソーシャルメディア発信

Llama 3は、ソーシャルメディアプラットフォームでのユーザーエンゲージメントを向上させるために活用できます。ペルソナによりパーソナライズされた投稿やコメントが生成可能です。これにより、プラットフォーム上でのユーザーの関係が深まり、顧客満足度が向上します。

Llama 3についてよくある質問まとめ

まとめ

AI技術の進化は、ビジネスや日常生活に大きな影響を与えています。特に自然言語処理分野での進展は目覚ましく、Llama 3の登場によりその利便性はさらに向上しました。

Llama 3は高性能なテキスト生成、改良された推論能力、効率的な処理などの特徴を持ち、多様なビジネスシーンでの活用が期待されます。これにより、企業は業務効率化や顧客満足度向上を図り、AIによる利益をさらに得られるでしょう。