AIは大規模言語モデル（LLM）を用いて自然言語を理解・生成します。LLMは大量のテキストから学習し、幅広いトピックのテキストを作成できるだけでなく、コードの記述、歌詞の生成、記事の要約といったタスクも実行できます。しかし、LLM関連のコースの中には高額で閉鎖的なものもあり、既存のオープンコースの数は非常に限られています。そこでMetaは、オープンソースの新しいLLM Llama 2を立ち上げました。

Meta Llama 2は、OpenAIのChatGPTやGoogle Bardといった他の言語モデルとの競合を目指していますが、独自の利点も備えています。この記事では、Llama 2とは何か、その利点、開発経緯、そして使い始める方法について説明します。

大規模言語モデル (LLM) とは何ですか?

大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のテキストデータから学習し、様々なトピックに関する自然言語テキストを生成する人工ニューラルネットワークです。LLMは、書籍、ウェブサイト、ソーシャルメディアの投稿、ニュース記事など、多様なソースから数十億語、あるいは数兆語のコーパスを受け入れます。LLMは、テキスト分類、感情分析、質問応答、機械翻訳、テキスト要約、テキスト生成など、様々な自然言語処理（NLP）タスクを実行できます。LLMの代表的な例としては、OpenAIのChatGPT、GoogleのBard、MicrosoftのTuring-NLG、IBMのProject CodeNetなどが挙げられます。

LLMはセルフアテンションと呼ばれる技術に基づいており、これによりテキスト内の長距離依存関係や文脈情報を捕捉することができます。セルフアテンションは、複数のエンコーダーとデコーダーのペアで構成されるTransformerと呼ばれるモジュールを使用して実装されています。各レイヤーは入力テキストにセルフアテンションを適用し、より洗練され関連性の高い出力テキストを生成します。

LLMのサイズは、パラメータの数によって測定されます。パラメータとは、ニューラルネットワークが入力を処理し、出力を生成する方法を決定する数値です。LLMのパラメータ数が多いほど、LLMはより複雑で強力になります。しかし、パラメータ数が増えると、計算リソースとエネルギー消費量も増加します。

Llama 2 を使い始めるにはどうすればいいですか?

Llama 2をご自身のプロジェクトや実験にご利用になりたい場合は、Metaウェブサイト[1]からモデルをダウンロードできます。ダウンロードフォームにご記入の上、Metaのプライバシーポリシーに同意いただく必要があります。また、お使いのコンピューターまたはデバイスにPyTorchがインストールされている必要があります。

技術概要と研究論文をお読みください。これらの資料は、Llamaのアーキテクチャ、トレーニング、パフォーマンス、評価に関する詳細な情報を提供します。また、LLMの課題と限界、そしてそれらへの対処方法についても学ぶことができます。

公式ユーザーガイドに従い、オープンイノベーションコミュニティに参加しましょう。これらのリソースは、Llama 2を安全かつコンプライアンスを遵守し、合法的に使用するために役立ちます。また、同じ興味や目標を持つ他のユーザーや開発者とのつながりを築く機会にもなります。

ラマ2の利点

Llama 2は、Metaの次世代オープンソース大規模言語モデルです。70億から700億のパラメータを持つ、事前学習済みで微調整された一連のモデルで構成されています。Meta Llama 2には、他のオープンソースLLMとは一線を画す2つの大きな利点があります。

Llama 2 は研究および商用利用に無料でご利用いただけます。

Llama 2の主な利点の一つは、研究目的や商用目的で無料で使用できることです。前身のLlamaは非商用ライセンスで、トレントサイトに流出していましたが、Meta Llama 2は商用ライセンスであるため、誰でも自社製品やサービスに統合できます。これは、Llama 2がチャットボットの構築、コンテンツの生成、音声アシスタントの作成など、様々な用途に使用できることを意味します。Meta Llama 2は、医療、教育、金融など、特定の分野やタスクに合わせてカスタマイズ・微調整することも可能です。

もちろん、Meta Llama 2の使用にはいくつかの制限があります。例えば、月間アクティブユーザー数が7億人を超えるライセンス取得希望者は、Metaから特別な許可を得る必要があります。さらに、Meta Llama 2のユーザーは、Metaの責任ある使用ガイドラインに従い、他者のプライバシーと権利を尊重する必要があります。

ラマ2にはさまざまなモデルがあります

Llama 2のもう一つの利点は、様々なサイズと機能を備えた幅広いモデルを提供していることです。ユーザーのニーズとリソースに応じて、以下のモデルからお選びいただけます。

• Llama-7B：70億個のパラメータを持つ最小モデル。リソースが限られたデバイスやアプリケーションに適しています。

• Llama-14B：140億個のパラメータを持つ中規模モデル。一般的なアプリケーションやタスクに適しています。

• Llama-28B：280億個のパラメータを持つ大規模モデル。高性能アプリケーションやタスクに適しています。

• Llama-56B：560億個のパラメータを持つ非常に大規模なモデル。より複雑で多様なアプリケーションやタスクに適しています。

• Llama-70B：700億個のパラメータを備えた最大モデル。最高の品質とパフォーマンスが求められる高度なアプリケーションやタスクに最適です。
  

これらのモデルはすべて、2兆トークンを含むオンラインデータで事前学習されており、4,096トークンのコンテキストウィンドウを備えています。さらに、Metaは、会話アプリケーション向けに最適化されたLlama-2-chatと呼ばれる微調整されたモデルを提供しています。100万件を超える人間によるアノテーションで学習されたLlama-2-chatは、流暢で比較的正確な応答を生成します。

Llama 2 はどのように開発されたのですか?

Llama 2は、Meta（旧Facebook）の研究部門であるMeta AIによって開発されました。Meta AIは、オープンイノベーションとコラボレーションを通じて人工知能分野の発展に尽力しています。Meta AIは、コンピュータービジョン、自然言語処理、音声認識など、AIのあらゆる側面に取り組む世界トップクラスの研究者とエンジニアのチームを擁しています。

Llama 2は、Metaに先行し、今年2月にリリースされた大規模オープンソース言語モデルであるLlamaをベースに構築されています。Llamaは、MetaのPyTorchフレームワークを用いて、公開されているオンラインデータソースで事前学習されています。しかし、Llamaは非商用ライセンスで提供されており、資格のある研究者のみが利用できます。Llamaはすぐにオンラインでリークされ、AIコミュニティ内で広く拡散しました。多くの愛好家や開発者がLlamaを使用して、チャットボット用のAlpaca、コード生成用のCamel、テキスト要約用のVicunaなど、様々な用途に合わせて独自の微調整モデルを作成しています。

そこでMetaはオープンイノベーションのアプローチを採用し、 Llama 2を商用ライセンス付きでリリースすることを決定しました。これにより、誰でも研究目的や商用目的でLlama 2を利用できるようになりました。Llama 2は、Llamaの2倍となる2兆トークンのオンラインデータを用いて事前学習されています。Meta Llama 2は、Llamaの2倍となる4,096トークンを含む、より豊富なコンテキストウィンドウを備えています。

Meta Llama 2は、公開されている指示データセットやMeta独自のクラウドソーシングプラットフォームなど、様々なソースから収集された100万件以上の人間による注釈によって微調整されています。微調整されたLlama-2-chatモデルは会話アプリケーションに最適化されており、より流暢で正確な応答を生成します。

Llama 2に関連する高頻度の問題

Q: Llama と Llama 2 の違いは何ですか?

A: Metaのオープンソース大規模言語モデルの最初のバージョンであるLlamaは、今年2月にリリースされました。Llamaは、1兆トークンのオンラインデータと2,048トークンを含むコンテキストウィンドウを用いて事前学習されました。Metaの次世代オープンソース大規模言語モデルであるMeta Llama 2は、今年7月にリリースされました。Meta Llama 2は、2兆トークンのオンラインデータと4,096トークンを含むコンテキストウィンドウを用いて事前学習されました。

Q: 自分のドメインやタスクに合わせて Llama 2 を微調整するにはどうすればよいですか?

A: MetaのPyTorchフレームワークを使用し、技術概要の指示に従ってMeta Llama 2を独自のドメインまたはタスクに合わせて微調整することができます。その場合、ドメインまたはタスクに関連する独自のテキストデータセットが必要になります。

Q: Llama 2 が直面している課題や制限は何ですか?

A: Meta Llama 2のようなLLMは、依然としていくつかの課題と限界に直面しています。これには、データの品質とバイアス、計算コストと環境への影響、そして倫理的・社会的影響が含まれます。これらは、LLMによって生成されるテキストと、それが社会でどのように使用されるかに影響を及ぼす可能性があります。

Q: Llama 2 を合法かつ準拠した方法で使用するにはどうすればよいでしょうか?

A: Meta Llama 2（Metaのオープンソース大規模言語モデル）を合法かつ法令遵守して使用するには、Metaの公式使用ガイドラインに従う必要があります。このガイドラインには、製品でLLMを使用するための原則とベストプラクティスが示されています。これには、人間の尊厳と権利の尊重、透明性と説明責任、多様性と包摂性の促進などが含まれます。

結論は

Llama 2は、Metaの次世代オープンソース大規模言語モデルです。70億から700億のパラメータを持つ、事前学習済みで微調整されたモデル群です。Meta Llama 2は研究および商用利用に無料で利用可能で、様々なサイズと機能を持つモデルを幅広く取り揃えており、多くのベンチマークにおいて他のオープンソースLLMを凌駕する性能を発揮します。

Meta Llama 2は、自然言語アプリケーションやエクスペリエンスの創造を支援する、強力で多用途なツールです。チャットボットの構築、コンテンツの生成、音声アシスタントの作成など、あらゆるニーズに対応します。Llama 2は、その実現をサポートします。ご興味のある方は、ぜひお試しください。

参考リンク：
[1] https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/
[2] https://www.cloudbooklet.com/meta-llama-2-open-source-llm/