Llama(ラマ)3の使い方やChatGPTとの違いを徹底解説

「Llama 3の特徴や使い方を知りたい」

「Llama 3の実際の利用例を知りたい」

このようにお考えではありませんか？

今回は、2024年4月に発表されたAIモデル「Llama 3」の特徴や使い方、ChatGPTとの違い、実際の利用例まで解説します。

なお、弊社が提供するSEOに強いAIライティングツール「トランスコープ」も、ChatGPTの技術を応用しております。

Llama (ラマ)3とは？

Llama 3は、2024年4月にMeta社が発表した新しいAIモデルです。

Llama 2の後継モデルで、Gemini ProやClaude 3より性能が高いと注目されています。

以下は、Llama 3の使用例です。

• アイデアのブレーンストーミング
• 文章執筆
• コーディング
• 文書の要約
• 文章の書き換え

Llama 3はChatGPTやGemini、Claudeと比較すると軽量で、スピード感のある動作が特徴です。

ChatGPTについては、ChatGPT・OpenAI・GPT-4とは？もあわせてご覧ください。

ChatGPTの最新機能について知りたい方は、GPT-4 Turbo登場！OpenAI DevDay発表まとめもぜひ参考にしてください。

Claude 3について詳しく知りたい方は、Claude3とは？概要や利用例、ChatGPTとの違いを解説もあわせてご覧ください。

Llama 3の制作者は？

Llama 3は、アメリカのIT大手企業であるMeta社が手がけるAI モデルです。

Meta社は世界最大規模の利用者数を誇るSNS「Facebook」や「Instagram」などを提供しており、近年はインターネット上の仮想空間「メタバース」関連事業にも力を入れています。

また、Meta社はAIアシスタント「Meta AI」を提供しており、Meta AIにもLlama 3が使われています。

Llama 3の特徴

Llama 3の特徴は、以下の5つです。

1. 「8B」と「70B」2つのバージョンを公開
2. Gemini Pro 1.5やClaud 3 Sonnetより高いスコア
3. オープンソース
4. Meta AIにも搭載
5. 「400B」モデルもリリース予定

それぞれ解説します。

1.「8B」と「70B」2つのバージョンを公開

2024年5月現在、Llama 3では2つのモデル「Llama 3 8B」と「Llama 3 70B」が公開されています。

「B」はパラメーター数を表し、たとえば8Bであれば「80億のパラメーターを持つモデル」を意味します。

一般的に、パラメーター数が多いほど処理速度は速く、AIの性能も高くなります。

しかし、Llama 3は比較的パラメーター数が少なく軽量なモデルにもかかわらず、Gemini Pro1.5やClaude 3 Sonnetと同等の性能を持つことで話題です。

2.Gemini Pro 1.5やClaud 3 Sonnetより高いスコア

Meta社が公表したデータによると、Llama 3は複数のベンチマークにおいてGemini Pro 1.5やClaud 3 Sonnetよりも高いスコアをマークしています。

引用：Meta

とくに、Llama 3 70BはMMLU（学部レベルの知識評価）・HumanEval（コーディングスキル）・GSM-8K（基礎的な数学）で優れたスコアを出しています。

Llama 3 70Bは幅広いタスクで高い性能を発揮しており、Gemini Pro 1.5やClaud 3 Sonnetと同等か高い能力を持つことがわかります。

3.オープンソース

Llama 3はオープンソース化されており、企業・研究機関・個人の開発者など、誰でもダウンロードして利用できます。

ただし商用利用には条件があったり、Llama 3を利用した派生モデルの名前には冒頭に「Llama 3」を付ける必要があったりと、一部規制がある点には注意しましょう。

一般的に、オープン型のAIモデルはパラメーター数が少なく軽量です。

Llama 3もクローズドモデルに比べると軽量でコンパクトですが、限られたパラメーター数ながらクローズドモデルに劣らない高い性能を実現している点も評価されています。

4.Meta AIにも搭載

Llama 3は、Meta AIにも搭載されています。

Meta AIはMeta社のAIアシスタントで、FacebookやInstagramで使えるほか、Webブラウザからも無料で利用可能です。

利用者はFacebookやInstagramで気になる情報を見つけたとき、Meta AIに質問するだけで、わざわざGoogle検索に移動することなく欲しい情報を手に入れられます。

また、Llama 3を使うことで、Meta AIの画像生成がより高速になりました。

プロンプトを入力すると同時に画像が表示され、入力する語句に合わせて随時画像が変化するため、より簡単に思い描いた画像を作成できます。

ただしMeta AIは現在、英語圏の一部の国でのみ展開されており、日本ではサポートされていません。

5.「400B」モデルもリリース予定

Llama 3は、今回発表された「8B」「70B」のほかに、「400B」モデルもリリースが予定されています。

Metaの公式サイトによると、400Bパラメーターを超えるモデルの学習中で、「マルチモーダル」で「複数言語での会話が可能」な高性能モデルを今後数か月のうちにリリース予定とのことです。

引用：Meta

上記のデータによると、学習途中ではあるものの、Llama 3 400Bモデルの性能はGPT-4やClaude 3 Opusに迫る勢いであることがうかがえます。

Llama 2との違い

Llama 3は、Llama 2と比較して学習データが強化され、性能が大きく向上しています。

Llama 3は15Tを超えるトークンで学習しており、使用されたデータセットはLlama 2の7倍に及びます。

また、コードに関してもLlama 2の4倍のデータが使われていて、より多様で幅広いタスクに対応可能になりました。

ベンチマークテストでも、Llama 3はLlama 2を上回るパフォーマンスを発揮しています。

引用：Meta

また、Llama 3は英語以外の言語も積極的に学習しており、事前訓練データセットの5％以上は30以上の言語をカバーする非英語データで構成されています。

ただし、今のところ英語以外の言語では英語と同レベルの性能は出ていません。

ChatGPTとの違い

Llama 3とChatGPTの違いのひとつは、ソースコードがオープンかどうかです。

Llama 3はコードがオープン化されており、誰でもダウンロードして利用・改良・開発が可能です。

一方、ChatGPTのコードは非公開となっています。

性能面でみると、Llama 3 70Bはベンチマークテストのいくつかの項目においてGPT-3.5を上回っています。

引用：Meta

引用：OpenAI

たとえば、MMLU（学部レベルの知識評価）をみるとLlama 3 70Bのスコアは82%であり、GPT-3.5の70%を大きく上回っています。

ただし、有料版であるGPT-4はLlama 3 8Bや70Bよりも性能が高く、マルチモーダルという点でもLlama 3をリードしていると言えるでしょう。

現在トレーニング中の「Llama 3 400B」はマルチモーダルなモデルと予告されており、GPT-4に迫る機能や性能となるのか、今後の発表に期待が高まります。

Llama 3を使う方法

Llama 3は、Metaが提供するAIアシスタント「Meta AI」を通して利用できます。

しかし、現在Meta AIは英語圏の一部の国でのみ公開されており、日本では利用できません。

引用：Meta AI

そのため、Llama 3を試したい方は「Groq」や「Hugging Face」など、無料で使えるAI プラットフォームを利用しましょう。

引用：Groq

引用：Hugging Face

GroqもHugging Faceも、アカウント登録をするとすぐに無料で利用できます。

ただし、どちらも基本的に英語で回答が返ってくるため、日本語で答えてほしい方は「日本語で回答してください」などの指示を追加するとよいでしょう。

Llama 3の利用料金

Llama 3はMeta社が提供している「Meta AI」を通して、無料で利用可能です。

ただし、日本はまだサポートの対象外であるため、Meta AIを使えません。

Llama 3を無料で試したい方は、GroqやHugging Faceなどの無料プラットフォームを利用しましょう。

Llama 3の利用例

Llama 3の利用例を紹介します。

1. 文章の生成
2. 文章の要約
3. SNS投稿などのアイデア出し
4. コード作成
5. 文章の書き換え

ここではGroqを使い、Llama 3 70Bを利用しています。

それぞれ解説します。

1.文章の生成

Llama 3は、テーマに沿った文章を数秒で生成できます。

プロンプト

「今後の生成AIとどう付き合っていくべきか」について、500文字程度で文章を作成してください。

ただし、文字数に関しては精度が甘く、今回は500文字と指定しましたが1,273文字で回答がきました。

生成結果が指定の500文字を越えてしまった原因は、英語で生成した文章を翻訳していることが影響していると考えられます。

2.文章の要約

Llama 3にレポートなどの文章を与え、要約を頼むと、簡潔に要点をまとめてくれます。

プロンプト

以下のレポートを、箇条書きを使って簡潔に要約してください。

Ⅰ 令和４年の働く女性の状況
第１節 概況
令和４年の女性の労働力人口は 3,096 万人と前年に比べ 16 万人増加し、男性は
3,805 万人と 22 万人減少した。この結果、労働力人口総数は前年より５万人減少し
6,902 万人となり、労働力人口総数に占める女性の割合は 44.9％（前年差 0.3 ポイ
ント上昇）となった。また、女性の労働力率（15 歳以上人口に占める労働力人口の
割合）は、54.2％（男性 71.4％）と前年に比べ 0.7 ポイント上昇した。
女性雇用者数は 2,765 万人となり、前年に比べ 26 万人増加した。一方、男性雇用
者数は 3,276 万人となり、前年に比べ２万人減少した。この結果、雇用者総数に占
める女性の割合は 45.8％（前年差 0.3 ポイント上昇）となった。
女性の完全失業者数は、前年に比べ５万人減少し 73 万人となり、完全失業率は
2.4％となった。
女性雇用者について産業別にみると、もっとも多いのは、「医療，福祉」の 669 万
人で、「卸売業，小売業」が 516 万人でこれに次いでいる。また、増加者数が多か
ったのは、「医療，福祉」、「サービス業（他に分類されないもの）」であった。
令和４年の 10 人以上の常用労働者を雇用する民営事業所における女性一般労働
者の正社員・正職員のきまって支給する現金給与額は、29 万 5,600 円（前年比 2.3％
増）、うち所定内給与額（きまって支給する現金給与額から、超過労働給与額を差し
引いた額）は 27 万 6,400 円（前年比 2.1％増）となった。また正社員・正職員以外
のきまって支給する現金給与額は 20 万 9,700 円（同 1.6％増）、所定内給与額は 19
万 8,900 円（同 1.8％増）となった。
令和４年の週間就業時間が 35 時間未満の雇用者（以下、「短時間雇用者」という。）
は 1,931 万人と前年に比べ２万人減少し、雇用者総数に占める短時間雇用者の割合
は 33.3％（前年差 0.3 ポイント低下）となった。また、短時間雇用者に占める女性
の割合は 66.0％となり、前年に比べ 0.7 ポイント上昇した。

引用：働く女性の状況 - 厚生労働省

Claude 3のようにPDFデータを与えての要約はできませんが、テキストベースであればかなり正確に要約を行ってくれます。

3.SNS投稿などのアイデア出し

Llama 3にテーマや条件を与えると、アイデア出しも可能です。

プロンプト

Instagramで20〜30代の女性に向けて、美容について発信するアカウントを運営しています。肌に良い朝の習慣について発信しようと思います。発信内容のアイデアを5つ提案してください。

Llama 3はさまざまな場面において、アイデアのブレーンストーミングに利用できます。

4.コード作成

Llama 3はコードの学習も強化されており、以下のような簡単なコードであれば数秒で作成可能です。

プロンプト

オセロのコードをPythonで作成してください。

また、Llama 3はコードのエラー検出・修正にも活用できます。

5.文章の書き換え

今ある文章を、より分かりやすい文章に直したいときにもLlama 3を活用できます。

プロンプト

以下の文章を、より分かりやすく言い換えてください。3パターン提案してください。

質の良い睡眠のためには、本を読む・温かいお風呂に入る・穏やかなストレッチや瞑想を行う・心地よい音楽を聴くなど、就寝前にリラックスできる活動に取り組みましょう。

パターンに分けての提案も可能で、コンテンツ作成時のサポートとして活用できます。

今回はGroqを使い、Llama 3 70Bを利用した際のプロンプトを紹介いたしました。

【決定版】ChatGPTのプロンプトテンプレート集279選のコラムでは、ビジネスのあらゆる場面で活用できるプロンプト集をテーマごとにまとめております。

Llama 3を活用される時にぜひご参考になれば幸いです。

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Llama 3の今後に期待！

今回は、2024年4月に発表されたMeta社のAIモデル「Llama 3」の特徴や使い方、ChatGPTとの違い、実際の利用例について紹介しました。

Llama 3はソースコードが公開されている点や、無料で利用可能なうえ、スピード感のある動作が特徴です。

数か月後に発表予定の400Bモデルなど、今後の動きに期待が高まります。

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