| 利点 | 欠点 |
|---|---|
| オープン モデルはビジネスに合わせてカスタマイズできます。 | Meta は Llama 3 を公開情報に基づいてトレーニングしたため、他の生成 AI と同様に、有害なコンテンツを作成したり、著作権法に違反したりする可能性がある。 |
| 特に Imagine 機能を使用して、テキストまたは画像を生成します。これにより、画像の反復処理が高速化されます。 | 私たちのテストでは、Llama 3 が生成したプロフェッショナルな電子メールは、ChatGPT と GPT-3.5 によって作成された電子メールと比較して、やや曖昧で曖昧な傾向がありました。 |
| 既存のクラウド プロバイダーと併用します。 | 他の生成 AI と同様に、モデルをカスタマイズする予定がある場合、Llama 3 のトレーニングには多くの時間とリソースが必要になる可能性があります。 |
商用生成AIといえばOpenAIの方がよく知られているかもしれませんが、Metaは強力な大規模言語モデルをオープンソース化することで、確固たる地位を築き上げました。Metaは4月18日、同社最大の生成AIモデル「Llama 3」を発表しました。このモデルは、いくつかの標準的なAIベンチマークテストにおいてGPT-4を上回る性能を示しました。
ラマ3とは何ですか?
Llama 3はMetaが開発したLLM（法学修士）です。様々な質問に自然言語で応答できるチャットボットなど、生成型AIの作成に利用できます。Llama 3の評価対象となったユースケースには、アイデアのブレインストーミング、クリエイティブライティング、コーディング、文書の要約、特定のペルソナやキャラクターの声で質問に答えるといったものがあります。
完全な Llama 3 モデルには 4 つのバリエーションがあります。
- 80億のパラメータが事前トレーニング済み。
- 80億のパラメータ命令を微調整しました。
- 700億のパラメータが事前トレーニング済み。
- 700億のパラメータ命令を微調整しました。
Llama 3の生成AI機能は、ブラウザ、またはMetaのFacebook、Instagram、WhatsApp、MessengerのAI機能を通じて利用できます。モデル自体はMetaまたは主要なエンタープライズクラウドプラットフォームからダウンロードできます。
Llama 3 はいつ、どのプラットフォームでリリースされますか?
Llama 3は4月18日にGoogle Cloud Vertex AI、IBMのwatsonx.ai、その他の大規模LLMホスティングプラットフォームでリリースされました。AWSもこれに続き、4月23日にAmazon BedrockにLlama 3を追加しました。4月29日現在、Llama 3は以下のプラットフォームで利用可能です。
- データブリックス。
- 抱き合う顔。
- カグル。
- マイクロソフト アジュール。
- NVIDIA NIM。
AMD、AWS、Dell、Intel、NVIDIA、Qualcomm のハードウェア プラットフォームが Llama 3 をサポートしています。
ラマ 3.1
7月23日、MetaはLlama 3の最新版となるLlama 3.1 405Bと、Llama 3.1 70Bおよび8Bの改良版を発表しました。Llama 3.1Bは4050億個のパラメータを持ち、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetと競合可能です。
Llama 3 はオープンソースですか?
Llama 3は、Metaの他のLLMと同様にオープンソースです。オープンソースモデルの構築は、Metaにとって貴重な差別化要因となっています。Metaの創設者兼CEOであるマーク・ザッカーバーグは、7月のニュースルーム投稿でこの哲学について自身の見解を述べています。
参照：スタンフォード大学の AI インデックスレポートが、今日のビジネスにおける AI の 8 つのトレンドを明らかにしています。(TechRepublic)
しかし、大規模な言語モデルのコードや重みをどの程度公開すればオープンソースとみなされるのかについては議論があります。大企業向けと同様に、Llama 3の利用に何らかの制限がある場合、Llama 3は本当にオープンソースと言えるのでしょうか？Llama 3のライセンス契約では、月間アクティブユーザー数が7億人を超えるアプリケーションは別途ライセンスを申請する必要があると規定されています。しかし、ビジネス用途に関しては、Metaは競合他社のLLMよりもLlama 3に対してよりオープンなアプローチを提供しています。
Llama 3は無料ですか?
Llama 3は、ライセンス条件に従って使用する限り無料です。モデルはMetaから直接ダウンロードするか、上記の様々なクラウドホスティングサービス内で使用できますが、これらのサービスには料金がかかる場合があります。
Llama 3 はマルチモーダルですか?
Llama 3はマルチモーダルではありません。つまり、動画、音声、テキストなど、異なるモダリティからのデータを理解することはできません。Metaは近い将来、Llama 3をマルチモーダルにする予定です。
ラマ3のラマ2に対する改良点
Llama 3をLlama 2よりも高性能にするため、Metaは言語をより効率的にエンコードする新しいトークナイザーを追加しました。Metaは、モデル推論の効率を向上させる手法であるグループ化クエリアテンションをLlama 3に導入しました。Metaによると、Llama 3のトレーニングセットはLlama 2で使用されたトレーニングセットの7倍の大きさで、コード量は4倍になっています。Metaは、Llama 3の事前トレーニングと命令の微調整に新たな効率化技術を適用しました。
Llama 3はオープンモデルとして設計されているため、Metaは開発者を念頭に置いたガードレールを追加しました。新しいガードレールであるCode Shieldは、モデルが生成する可能性のある安全でないコードを捕捉することを目的としています。
競争の激しい生成AIの世界におけるLlama 3の位置づけ
Llama 3は、GPT-4およびGPT-3.5、GoogleのGeminiおよびGemma、Mistral AIのMistral 7B、Perplexity AIなどのLLMと直接競合し、個人または商用で生成型AIチャットボットやその他のツールを構築できます。Llama 3の発表から約1週間後、Snowflakeは同等の機能を備えた独自のオープンエンタープライズAI「Snowflake Arctic」を発表しました。
Llama 3のようなLLMに対するパフォーマンス要件の高まりは、少なくとも部分的にデバイス上でモデルを実行できるAI対応PCの競争を激化させています。一方、生成AI企業は、過度なコンピューティングニーズに対する厳しい監視に直面する可能性があり、これが気候変動の悪化につながる可能性があります。
ラマ3対GPT-4
Llama 3は、AIモデルのコード生成能力と人間が書いたコードを比較する標準ベンチマークであるHumanEvalにおいて、OpenAIのGPT-4を上回りました。Llama 3 70Bのスコアは81.7、GPT-4のスコアは67でした。
しかし、知識評価MMLUではGPT-4がLlama 3を上回り、スコアは86.4、Llama 3 70Bは79.5でした。Llama 3のその他のテストにおけるパフォーマンスについては、Metaのブログ投稿をご覧ください。
あなたの組織は Llama 3 を使用する必要がありますか?
生成AIが貴社のビジネスに適していると既に判断されていると仮定すると、Llama 3を利用するかどうかの判断は、おそらく可用性に左右されるでしょう。Llama 3は無料で使用でき、競合製品よりも制限付きでカスタマイズが可能です。
Llama 3は、GPT-4やClaude 3といった競合ツールよりもコーディングにおいて効果的かもしれません。しかし、Llama 3にはコーディング分野における他の競合ツールも存在します。例えば、GitHubは最近、コーディング向けにカスタマイズされ、自然言語プロンプトに基づいてコードを作成できるCopilot Workspaceを発表しました。
汎用性の高いオープンソースの AI モデル ファミリが必要な場合、Llama 3 は組織にとって適している可能性があります。
