こんにちは！AI-Bridge Labのせいやです😊
商用利用も可能なオープンソースAIとして注目されているLlamaシリーズから、待望の「Llama 4」がリリースされました！
Llama 3.3からさらに進化を遂げた今回のモデルは、1,000万トークンという長大なテキストの処理に対応しており、GPT-4oやGemini 2.0 Flashと肩を並べる、あるいはそれ以上の性能を誇ります。
本記事では、「Llama 4」に焦点を当て、その進化した機能や他モデルとの違いについて詳しく解説していきます！
Llamaとは
Meta（旧Facebook）が手がけたLlamaは、高性能かつオープンソースのLLMとして開発され、その大きな魅力はオフラインでも動作可能なローカル環境での利用にあります。
2023年2月の公開以来、たび重なるアップデートを経て、7B・13B・70Bといった複数のモデルバリエーションが展開されています。
新しく登場したモデルについて
今回新たに3つのモデルが発表されました。
1.Llama 4 Maverick：多機能で高性能な万能型
- 多言語、長文、画像処理をすべて高水準で対応
- GPT-4oやGemini 2.0 Flashと比較しても同等以上の性能
- 対話特化型のバージョンではELOスコア1417を記録
2.Llama 4 Scout：軽量で高効率なモデル
- 最大1000万トークンの長文を処理可能
- 高精度な画像認識に対応
- コーディングや推論タスクで前世代を凌駕
3.Llama 4 Behemoth：究極の知性を目指すモデル（開発中）
- 他モデルの学習を支える教師役
- 数学、画像、STEM系ベンチマークでトップクラスの成績
- 今後のAI基盤として期待される存在
利用環境
Llama 4のScoutとMaverickは、Metaから正式にオープンソースとして公開されており、以下のようなプラットフォームからダウンロード可能です。
前モデルから進化したポイント
iRoPEアーキテクチャによる長文対応
- 最大1000万トークンに対応
- 位置埋め込みなしのインターリーブ構造で汎化能力を強化
- 長文検索やコード解析でも高精度を実現
大規模データと新アルゴリズム
- 30兆トークン以上の多様なデータで学習
- FP8精度の導入で高効率・高品質なトレーニング
- MetaPによるハイパーパラメータ調整の自動最適化
洗練されたポストトレーニング技術
- 教師あり学習、オンライン強化学習（RL）、DPOによる段階的な性能強化
- 難易度判定付きプロンプトの選別
- 応答の品質と安全性をバランス良く向上
ネイティブマルチモーダルの実装
- テキスト＋画像＋動画を統合的に処理可能
- 最大48枚の画像を学習に使用可能
- MetaCLIPと改良版ビジョンエンコーダーによる視覚理解の精度向上
安全性と倫理性への配慮について
オープンコミュニティとの連携
- AI AllianceやPartnership on AIなどの国際的コンソーシアムに参加
- Llama Impact Grantsを通じた社会貢献型プロジェクトの支援
- ユーザーからのフィードバックを取り入れた改善ループの構築
安全設計のための複数ツール
- Llama Guard：ポリシー違反検出用の安全性LLM
- Prompt Guard：プロンプトインジェクション検出ツール
- CyberSecEval：生成AIのセキュリティリスク評価支援ツール
バイアス除去と中立性の維持
Llama 4は、政治的・社会的に偏った内容を避ける設計になっていて、常に中立な立場で応答を行うよう設計されています。
まとめ
Llama 4に関するトピックを今回は取り上げました。
高性能に加え、マルチモーダル対応や長文処理といった機能を兼ね備えており、ローカル環境でのLLM活用の幅を大きく広げてくれる存在になりそうです。
特に注目したいのは「Llama 4 Maverick」の性能で、GPT-4oやGemini 2.0 Flashと肩を並べる、あるいはそれ以上の実力を発揮している点は非常に印象的です。
なお「Llama」という名前は「Large Language Model Meta AI」の略称で、Metaによって開発されたモデルであることを示しています。覚えやすく、愛着がわきやすいネーミングも魅力のひとつですね🦙
AI-Bridge Labでは今後も、Llamaシリーズの進化に注目してまいります！
AI-Bridge Labについて
AI-Bridge Labでは、今後も生成AIの活用事例について、継続的に情報を発信していきます。
最新のAI技術とその活用方法について、ぜひ一緒に学んでいきましょう！
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