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【無料】Llama(ラマ)3.1の使い方！AI界のボルトすぎｗ

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2024年7月23日、米Metaは最新の大規模言語モデル「Llama 3.1」を発表しました。この新モデルは、405Bパラメータを持つ高性能な言語モデルで、無料かつ商用利用が可能なオープンソースとして提供されています。

Llama 3.1は、OpenAIの「GPT-4o」やAnthropicの「Claude 3.5 Sonnet」などの他社モデルの性能を越えたということで話題になっています。長文テキストの要約や多言語対応、コーディングアシスタントなどの高度なユースケースに対応しています。Metaは、このモデルを通じて、AI技術のさらなる進化と普及を目指しています。

この記事はこんな人におすすめ

・GPT-4o越えのマルチモーダルを使ってみたい
・無料でどう使うのか知りたい

Llama 3.1とは？

Llama 3.1より引用

Llama 3.1は、最新のAI技術を駆使して開発された405Bパラメータを持つ大規模言語モデルです。このモデルは、自然言語処理（NLP）の分野で高い性能を発揮し、様々なタスクに対応できる汎用性を持っています。Llama 3.1は、テキスト生成、翻訳、質問応答、要約など、多岐にわたる応用が可能です。

Llama 3.1は、従来のモデルと比較して大幅にパラメータ数が増加しており、その結果、より精度の高い応答を生成することができます。また、トレーニングデータの多様性と量も増加しているため、より広範な知識を持つことが特徴です。

【他社比較】Llama 3.1の性能について

Llama 3.1は、405Bパラメータを持つことで、非常に高い性能を誇ります。具体的には、以下のような特徴があります。

Category
Benchmark		 Llama 3.1
405B		 Nemotron 4
340B Instruct		 GPT-4
(v25)		 GPT-4
Omni		 Claude 3.5
Sonnet
MMLU (5-shot, CoT) 88.6 78.7 85.4 88.7 88.3
MMLU PRO (5-shot, CoT) 73.3 62.7 64.8 74.0 77.0
IFEval 88.6 85.1 84.3 85.6 88.0
HumanEval (0-shot) 89.0 73.2 86.6 90.2 92.0
MBPP EvalPlus (5-shot) 88.6 72.8 83.6 87.8 90.5
GSM8K (8-shot, CoT) 96.8 92.3 94.2 96.1 96.4
MATH (5-shot, CoT) 73.8 41.1 64.5 76.6 71.1
ARC Challenge (5-shot) 96.9 94.6 96.4 96.7 96.7
GPQA (5-shot, CoT) 51.1 – 41.4 53.6 59.4
BFCL 88.5 86.5 88.3 80.5 90.2
Nexus 58.7 – 50.3 56.1 45.7
ZeroSCROLLS/QuALITY 95.2 – 95.2 90.5 90.5
InfiniteBench/En-MC 83.4 – 72.1 82.5 –
NIH/Multi-needle 98.1 – 100.0 100.0 90.8
Multilingual MGSM 91.6 – 85.9 90.5 91.6

比較対象となったのは、Nemoton 4、GPT-4、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnetです。各モデルの性能をいくつかの分野でテストし、その結果が公開されています。

Llama 3.1が特に優れていたのは以下の分野です

  1. IFEval：一般的な知識を問う試験
  2. GSM8K：数学の問題解決能力
  3. ARC Challenge：推論能力を測るテスト

興味深いのは、Llama 3.1のパラメータ数が4050億であるのに対し、ChatGPTは1兆8000億パラメータを持っているという点です。パラメータ数が少ないにもかかわらず、Llama 3.1がGPT-4を上回る性能を示している理由としては、以下が考えられます：

  1. AIの学習技術の進歩
  2. 質の高い学習データの使用

この結果は、今後のAI開発において、必ずしも大量のデータや巨大なモデルサイズが必要ではないことを示唆しています。効率的な学習方法と質の高いデータを用いることで、より小規模で高性能なAIの登場が期待できるでしょう。

日本語対応はしている？

Llama 3.1は、多言語対応の一環として日本語にも対応しています。これにより、日本語を使用するユーザーも高品質な応答を得ることができます。日本語対応の実現には、膨大な日本語データセットが使用されており、その結果、自然な日本語表現が可能となっています。

日本語対応の利点としては、以下の点が挙げられます。

  • 自然な日本語表現: 日本語特有の文法や表現を理解し、自然な応答を生成する能力があります。
  • 多様な日本語タスクへの対応: 日本語での質問応答、翻訳、要約など、様々なタスクに対応可能です。
  • 日本語ユーザーへの利便性向上: 日本語を母語とするユーザーに対しても、直感的で使いやすいインターフェースを提供します。

Llama 3.1は無料で使える？

Llama 3.1の料金情報について、基本的には無料です。

Llama 2の特徴
基本的に無料
Metaが提供するオープンソースの大規模言語モデルで、基本的に無料で利用可能。
商用利用可能
商用利用も可能なライセンスで提供されています。
コスト削減
Metaによると、GPT-4などのクローズドモデルと比較して、コストを50％削減できる可能性があります。
クラウドサービスでの利用
AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどの主要クラウドサービスで利用可能。ただし、各プロバイダーの料金体系が適用される場合があります。
ダウンロードと利用条件
モデルのダウンロードは無料ですが、個人情報の入力やコミュニティライセンスと利用規約への同意が必要です。
計算リソース
自前で運用する場合、特に405Bパラメータモデルでは、相当な計算リソースが必要になる可能性があります。

Llama 3.1自体は無料で提供されていますが、実際の運用コストや、クラウドサービスを通じて利用する場合の料金については、利用形態や規模によって異なる可能性があります。具体的な料金プランについては、各クラウドプロバイダーの最新情報を確認することをお勧めします。

Llama 3.1の使い方

Llama 3.1を利用するための手順は非常にシンプルです。以下に、具体的なステップを紹介します。

① Groq公式サイトにアクセスする

まず、Llama 3.1を利用するためには、Groqの公式サイトにアクセスする必要があります。公式サイトでは、最新の情報やモデルの詳細が提供されています。

② ログインまたはサインインする

次に、公式サイトでアカウントを作成し、ログインまたはサインインします。アカウント作成には、基本的な情報の入力が必要です。

③ Llama 3.1モデルを選ぶ

ログイン後、Llama 3.1モデルを選択します。モデル選択画面では、利用可能なモデルの一覧が表示されるため、目的に応じて適切なモデルを選びます。

④ 指示文を入力

モデルを選択したら、実際にAIと会話を始めます。テキストボックスに質問や指示を入力すると、Llama 3.1が応答を生成します。この応答は、リアルタイムで生成されるため、スムーズな対話が可能です。

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きょろ
きょろ

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SEO対策の基本的な知識と実践的なtips

Search Engine Optimization (SEO)は、ウェブサイトの検索エンジンでの高位にランクするための技術的な手法です。SEO対策を行うことで、ウェブサイトの訪問者数を増加させ、ビジネス成長を促すことができます。以下は、SEO対策の基本的な知識と実践的なtipsです。

1. キーワードの選び方

キーワードは、ウェブサイトの内容に含まれる単語やフレーズです。適切なキーワードを選択することで、検索エンジンがウェブサイトを高位にランクすることができます。以下は、キーワードの選び方のtipsです。

  • キーワードをウェブサイトのターゲットアウデンスに基づいて選択する
  • キーワードを競争度が低いものに選択する
  • キーワードを複数選択し、コンテンツを分割する

2. コンテンツの作成

コンテンツは、ウェブサイトの中心的な要素です。高質のコンテンツを提供することで、検索エンジンがウェブサイトを高位にランクすることができます。以下は、コンテンツの作成のtipsです。

  • コンテンツをユーザーに価値があるものに作成する
  • コンテンツを長い文章に分割する
  • コンテンツに画像や動画を含める

3. ページの構造

ページの構造は、ウェブサイトのナビゲーションとコンテンツの配置を決める要素です。適切なページの構造を設定することで、検索エンジンがウェブサイトを高位にランクすることができます。以下は、ページの構造のtipsです。

  • ページのタイトルを明確に設定する
  • ページのメタタグを設定する
  • ページのナビゲーションを設定する

4. リンクの構築

リンクは、ウェブサイトの検索エンジンでのランキングを決める要素です。適切なリンクを構築することで、検索エンジンがウェブサイトを高位にランクすることができます。以下は、リンクの構築のtipsです。

  • 高質のウェブサイトとのリンクを構築する
  • リンクをコンテンツに基づいて構築する
  • リンクを競争度が低いウェブサイトとのリンクを構築する

5. モバイルフレンドリー

モバイルフレンドリーは、ウェブサイトがスマートフォンやタブレットで正しく表示されることを意味します。検索エンジンは、モバイルフレンドリーなウェブサイトを高位にランクすることがます。以下は、モバイルフレンドリーのtipsです。

  • ウェブサイトをレスポンシブデザインに設定する
  • ウェブサイトをモバイルデバイスでのテストを行う
  • ウェブサイトをモバイルフレンドリーなコンテンツに設定する

6. ページのスピード

ページのスピードは、ウェブサイトのユーザー体験を決める要素です。検索エンジンは、ページのスピードが速いウェブサイトを高位にランクすることがます。以下は、ページのスピードのtipsです。

  • ウェブサイトをキャッシュする
  • ウェブサイトをCDNに設定する
  • ウェブサイトを画像の最適化を行う

7. アナリティクス

アナリティクスは、ウェブサイトのパフォーマンスを測定するためのツールです。アナリティクスを使用することで、ウェブサイトの強みと弱みを把握し、SEO対策を効果的に実施することができます。以下は、アナリティクスのtipsです。

  • Google Analyticsを使用する
  • アナリティクスをウェブサイトのパフォーマンスを測定する
  • アナリティクスをSEO対策の効果を測定する

以上は、SEO対策の基本的な知識と実践的なtipsです。SEO対策を行うことで、ウェブサイトの訪問者数を増加させ、ビジネス成長を促すことができます。ただし、SEO対策は長期的なプロセスです。継続的にSEO対策を実施し、ウェブサイトのパフォーマンスを改善することが重要です。

表にまとめるのも秒で行ってくれました。

画像生成はできない

画像生成はできません。

まとめ

Llama 2の特徴表
💰提供元＆コスト Meta提供の基本無料オープンソースモデル。他モデル比で最大50%コスト削減。
🏢利用範囲 商用利用可能。AWS、Google Cloud、Azureなどの主要クラウドサービスで利用可。
💻必要リソース 大規模モデル（405Bパラメータ）は高い計算リソースが必要。
📜利用条件 個人情報提供、コミュニティライセンスと利用規約への同意が必要。

Llama 3.1は、405Bパラメータを持つ高性能な大規模言語モデルであり、様々なタスクに対応できる汎用性を持っています。日本語にも対応しているため、日本語ユーザーにも高い利便性を提供します。使い方もシンプルで、公式サイトにアクセスし、ログインしてモデルを選ぶだけで利用可能です。

Llama 3.1を活用することで、テキスト生成や翻訳、質問応答など、様々なシーンで高品質なAI応答を得ることができます。今後も、Llama 3.1の活用範囲はさらに広がっていくことでしょう。

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