Llama 2（ラマ2）とは？日本語使える？将来性や特徴、MetaのオープンソースLLMの使い方徹底解説！

Meta（旧Facebook）社が開発した「Llama 2（ラマ2）」というLLMを聞いたことがあるでしょうか。AIモデルといえばOpenAI社のChatGPTが有名ですが、Llama 2はGPT-3.5に匹敵するモデルとして注目されています。

高性能であるにもかかわらずオープンソースなので、自社のユースケースに合わせてカスタマイズできることで気になっている方も多いのではないでしょうか？

そこでこの記事では、Llama 2の特徴や日本語への対応可否、将来性や特徴、実際の使い方について解説します。自社に合うAIモデルを検討している方は、ぜひ参考にしてください。

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Llama 2とは？

Llama（Language Large Models Meta AI）とは、Meta社が2023年3月に発表したオープンソースのLLM（大規模言語モデル）です。

なかでも注目を集めているのは、2023年7月にリリースされた「Llama 2」です。前バージョンの約1.4倍のデータで訓練されているため、ChatGPTに使われているGPT-3.5に匹敵する性能を発揮できるといわれています。

パラメータ数が少なくコンピュータへの負荷が少ないものの、ほかのLLMよりも性能が高く、商用利用も無料でできるようになっています。

LLMとは？代表的なLLMの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。

Llama2公式サイト

Llamaの将来性は？

Meta社はすでにAIスタートアップ企業と提携しており、Llama 2に対応するサービスも開発中です。Microsoft社やAmazon社もLlama 2へのアクセス提供を開始しており、今後GPTに並ぶLLMとなるでしょう。

Meta社は、メタバース（仮想空間）を実現するための技術やプラットフォームを開発しています。メタバースでは、人々がVRやARなどの技術を使って、スクリーンの先にある新しい世界を体験できるようになります。Llamaは、メタバースで人々が自然にコミュニケーションがとれるようになるための技術として、重要な役割を果たすでしょう。

Llamaを活用すれば、人々の言語や文化を理解し、適切な応答や生成を行うことができます。Llamaは、メタバースでの会話やコラボレーション、エンターテイメントなどの体験を豊かにすることができます。

2024年4月にLlama 3を発表

ここまで、Llama 2を中心に解説を行いましたが、2024年4月19日（日本時間）に、Meta社はLlama 3を発表しました。8Bパラメータモデル、70Bパラメータモデルの2つを提供し、多言語・マルチモーダルに対応したモデルも提供する予定です。

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。

Llama 2と比較し、トークン生成数が最大15％減少しており、AWSやGCP、Microsoft Azureなどで近日提供開始予定とのことです。

Llama 3とは？さらに何がすごくなったか？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

Llamaの特徴

Llamaには主に以下の特徴があります。ここでは、これらの特徴について詳しく見ていきましょう。

• 小型かつ高性能なAIモデル
• 無料で使えて商用利用も可能
• オープンソースで公開
• プログラミング支援機能「Code Llama」を備える

小型かつ高性能なAIモデル

Llamaは、小型かつ高性能なAIモデルとして注目されています。Llamaは、パラメータ数が10分の1程度という小型のLLM（SLM）にもかかわらず、先行のGPT-3などのモデルと比較して高性能なAIモデルです。

パラメータ数とは、AIモデルの学習能力や複雑さを表す指標で、パラメータ数が多いほど、モデルが扱える情報量や表現力が高くなります。しかし、パラメータ数が多いと、モデルのサイズや計算量も増えるため、コンピュータの性能やコストに影響します。

Llamaは、パラメータ数によって以下4つのバージョンが用意されています。

• 70億パラメータ
• 130億パラメータ
• 330億パラメータ
• 650億パラメータ

これらのパラメータ数は、GPT-3のパラメータ数である1750億パラメータよりもはるかに少ないです。しかし、その性能は70億パラメータのバージョンでもGPT-3と並び、130億パラメータ以上であればGPT-3を超える性能であるという調査結果も出ています。

このように、少ないパラメータを効率的に活用することで、コンピュータへの負荷を抑えつつ高い性能を発揮できるSLMであることがLlamaの特徴の一つです。

無料で使えて商用利用も可能

Llamaは高性能なLLMであるにもかかわらず、無料で利用可能です。さらに商用利用も無料でできるため、さまざまな個人や企業による活用が期待されます。現在、生成AI（ジェネレーティブAI）の市場はChatGPTを代表とするOpenAI社がリードしていますが、LlamaもGPTと並ぶLLMとして認知されるでしょう。

Llamaを商用利用する場合は、ライセンスをよく読んでおく必要があります。とくに気をつける点は、以下です。

• Llama 2を使ったプログラムを第三者に提供する場合は、このライセンス資料も提供する必要がある
• 月間のアクティブユーザーが7億人以上になる場合、Meta社にライセンスを申請する必要がある
• Llamaの使用で生じた損失利益や間接的な損害についてMeta社は責任を負わない
• 契約違反やLlamaに関する訴訟を起こした場合、ライセンスは終了する

これらの点に注意してLlamaの商用利用を行ないましょう。

参考：Llama Community License Agreement

オープンソースで公開

Llamaは無償で利用できるだけでなく、GitHubでオープンソースで公開されているのも大きな特徴です。LLMの開発には高度な技術力や大量の計算資源が必要ですが、オープンソース化によって、既存のモデルやコードを再利用したり、他の開発者と協力したりできるため、開発の効率化やコスト削減ができます。

また、ソースコードを自由に改変したり、自社のニーズに合わせてカスタマイズしたりできるため、利用の柔軟性や拡張性が高まります。そして、LLMの性能や品質を客観的に評価できる情報が豊富になり、利用するLLMの選択や比較が容易になります。

Llamaを利用する開発者が増えてコミュニティが活発になるのもオープンソースのメリットです。広く利用されることで多くの技術者がLlamaに関する知見を持ち、情報収集がしやすくなります。

Llama以外にも、フランス発のスタートアップMistral、SolarなどオープンソースのLLMが続々公開されています。これからはオープンソース化による集合知の活用によって、技術の革新や拡張を目指す方向性がメインになるかもしれません。

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」

プログラミング支援機能「Code Llama」を備える

Llamaには、プログラミング支援機能である「Code Llama」も備わっています。Code Llamaでできることは、主に以下の3つです。

• プログラムを補完する
• 命令からプログラムを作成する
• プログラミングに関する質問に回答する

また、モデルが3種類あり、それぞれ得意なジャンルが異なります。モデル名と主な機能の一覧は以下のとおりです。

各モデルは精度も高いため、プログラミング目的で利用する場合には活用してみてはいかがでしょうか。LLMベースでもライバルと言えるGPTが搭載されているGitHub Copilotの強い競合となることが予想されます。

関連記事：「コード生成AIとは？企業ユースにおすすめのサービスでプログラミングを効率化！」

AI MarketではLLMを活用した開発実績豊富なAI開発会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

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Llama 2は日本語で使える？

Llama 2は日本語で利用できるのか疑問に感じている方もいるのではないでしょうか。ここでは、Llama 2の日本語対応について解説します。

日本語対応しているものの精度は低い

Llama 2は日本語に対応していますが、その精度は低いです。Llamaは、英語だけでなく、日本語や中国語などの他の言語にも対応しています。Llamaは、多言語のテキストコーパスを用いて事前学習されており、異なる言語間の知識や文化を共有できるように設計されています。

しかし、現状では日本語での学習量は少ないようです。特に、日本語の入力はある程度理解していますが、日本語での出力が苦手です。Llamaを利用する際は英語出力を行なったうえで、ChatGPTなども併用して翻訳を行なうとよいでしょう。

また、パラメータ数によっても精度が異なります。どうしてもLlama単体で日本語出力をさせたい場合は、パラメータ数が多いモデルの利用がおすすめです。まだ日本語利用は十分できるとはいえないため、今後の日本語への対応強化が期待されます。

Llamaベースの日本語モデルも公開

Llamaをベースにした日本語モデルのLLMもサードパーティによって開発されています。例えば、AIキャラクタービジネスを手がけるrinna株式会社は、2023年10月にLlama 2をベースに日本語学習を行なった「Youri 7B」シリーズを発表しました。

Youri 7Bシリーズは、Llamaの70億パラメータモデルへさらに日本語・英語を400億トークンさらに学習させたモデルです。Youri 7Bは日本語の学習量が少ないLlamaの弱点を補ったモデルでベンチマークスコアも高水準ですが、ファイルサイズが大きいため動かすコンピュータのスペックが要求される側面もあります。

他にも、ELYZA-japanese-Llama-2も公開されています。これは、ELYZAという日本語の自然言語処理のためのライブラリを用いて、Llama 2を日本語にファインチューニングしたLLMです。このモデルは、文章生成や質問応答などのタスクに対応し、商用利用も可能です。

Llamaベースの日本語モデルは多く開発されているため、用途に応じてさまざまなモデルを利用してみてください。

関連記事：「日本語特化LLMおすすめ徹底解説！なぜChatGPTだけでは不十分？現状と今後の期待」

Llama 2を利用できるサイト

それでは、Llama 2はどこで利用できるのでしょうか。データファイルをダウンロードしてローカルコンピュータ上で環境構築する方法もあります。しかし、設定や利用方法が複雑なため、ここではブラウザ上で動作するLlama 2が利用できるサイトを以下の3つ紹介します。

• llama 2.ai
• Perplexity Labs
• Replicate.com

llama2.ai

llama2.aiでは、サイトにアクセスするだけでブラウザ上でLlama 2が動作するチャットボットを利用できます。日本語には対応していませんが、「Settings」からLlamaの設定ができ、モデルやシステムプロンプトなどを変更可能です。

必要最小限の機能だけを備えたシンプルなWebアプリですが、まずはLlamaの性能や使い心地を知りたいという方には十分有用でしょう。

Perplexity Labs

Perplexity Labsは、オープンソースのAIモデルが複数搭載されており、それぞれを試すことができるチャットボットです。右下のメニューから利用したいモデルを選び、テキストボックスにプロンプトを入力します。

選択できるモデルはLlamaでは70億パラメータモデルのみですが、プログラミングに特化した「Code Llama」や、Llamaに画像エンコーダーを合わせた「LLaVA」など、さまざまなバリエーションを試すことが可能です。

関連記事：「Perplexity AIとは？AI×検索エンジンサービスの機能や使い方・活用方法を徹底解説！」

Replicate.com

Replicate.comは、さまざまなAIモデルを手軽に利用できるWebサービスです。Llamaを含む無料のAIが複数搭載されており、自分でモデルをインストールすることもできます。

多くのAIモデルを試すことができる便利なサービスですが、一定時間以上の利用には料金の支払いが必要です。料金はAIを動かすコンピュータのスペックによって異なるため、利用を考えている方は料金表を参照してください。

llama2.aiでのLlamaの使い方

それでは、実際にLlamaを使うにはどのような手順を踏めばよいのでしょうか。ここではllama2.aiを利用したLlamaの使い方について、以下3ステップに沿って解説します。

1. llama2.aiへアクセスする
2. AIモデル選択など設定を行なう
3. プロンプトを入力する

llama2.aiへアクセスする

まず、llama2.aiのサイトへアクセスしましょう。llama2.aiではアカウント登録などは必要なく、誰でもすぐにLlama 2の利用が可能です。

AIモデル選択など設定を行なう

次に、設定を行ないましょう。設定項目は以下のとおりです。

• Llama Size（Llamaのモデル）
• System Prompt（システムプロンプト）
• Temperature（確率分布の散らばり具合）
• Max Tokens（最大トークン数）
• Top P（上位X％のトークンを取得）

とくに利用しやすいのは、Llama SizeとSystem Promptです。Llama SizeではLlama 2の各パラメータ数モデルや、画像エンコーダーを合わせた「LLaVA」などからモデルを選択できます。

System Promptは、プロンプトを入力する際に常にその前段として付け加えられるプロンプトで、応答の指針となります。System Promptを設定しておくことで、答えてほしい文体やターゲット層などをあらかじめ指定しておくことが可能です。

プロンプトを入力する

設定が完了したら、実際にプロンプトを入力しましょう。画面下部のテキストボックスに質問を入力してエンターキーまたは「Chat」ボタンをクリックしましょう。

質問内容や返答がチャット形式で表示されます。

日本語での入出力も対応していますが、日本語が不自然だったり、英語で返されてしまったりする場合も多いです。また、「Upload」ボタンからは画像ファイルなどをアップロードでき、質問の一部として組み込むことができます。

プロンプトとはなにか？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。

Llama2（ラマ2）についてよくある質問まとめ

まとめ

この記事では、Meta社のオープンソースLLMであるLlamaについて解説しました。Llamaは、日本語への対応はまだ十分とはいえませんが、低パラメータで高性能を引き出す効率的なLLMです。

オープンソースで商用利用も無料であることから、今後も利用の幅が広がっていくでしょう。Webサービスを利用することで無料で簡単に試すことも可能であるため、まずはllama2.aiなどにアクセスして触ってみてはいかがでしょうか。

AI MarketではLLMを活用した開発実績豊富なAI開発会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

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