【これが無料!?】Meta社の最新AI「Llama3.1」の使い方を解説！オープンソースLLMの時代が来る!?

【トウマ】AI活用クリエイター

28 Jul 202411:04

Summary

TLDRこの動画では、7月24日に公開されたメタ車のオープンソースAIモデル「ラマ3.1」と、パリのAIスタートアップ「ミストラル」が発表した「ラージ2」について紹介しています。ラマ3.1は無料で使えるLLMで、GPT4やクロード3.5ソネットと同等またはそれ以上の性能を持っているとされています。しかし、日本語対応はされておらず、一部不自然な点があるにもかかわらず、日本語でも回答してくれるという特徴があります。一方、ラージ2は日本語対応しており、簡潔な対応を主張しています。両モデルともにオープンソースで無料で利用できるという流れが強まっており、今後のAI業界に大きな影響を与えると予想されています。

Takeaways

🌟 7月24日に、メタ（Facebook）がオープンソースで無料で使える新しい言語モデル「ラマ3.1」を公開した。
🔍 ラマ3.1は、ChatGPT4やエクロード3.5、ソネットと同じレベル以上の性能を持っているとされている。
🆓 ラマ3.1は無料で使えるが、日本語対応はされていない。それでも日本語での回答が可能である。
🌐 同日に、AIスタートアップのミストラルもオープンソースで無料で使える言語モデル「ラージ2」を発表した。
📈 ラマ3.1は、言語理解ベンチマークのmmlUで88.6mhzという高いスコアを記録している。
🚀 ラマ3.1は、他の言語モデルと比較して、無料で使える回数や速度に制限がないという利点がある。
🌐 ラージ2は日本語対応しており、会話に重点を置いた開発が行われている。
📊 ラージ2は、コード生成能力や数学処理能力において、ラマ3.1以上のものと主張されている。
💬 ラマ3.1は、他の言語モデルと同様に、プログラミング言語能力にも優れている。
📱 ラマ3.1はまだ日本では利用できないが、プロキシサービスを利用することで体験することができる。
🔑 オープンソースで公開された言語モデルが増えることで、AI業界は技術を高め合い、より迅速に発展していくと予想されている。

Q & A

ラマ3.1はどのようなオープンソースのLLMですか？
-ラマ3.1はアメリカメタ車によって開発されたオープンソースのLLMで、無料で利用できると同時に、GPT-4やエクロード3.5ソネットと同等かそれ以上の性能を持っているとされています。
ラマ3.1の主な特徴は何ですか？
-ラマ3.1の主な特徴は、無料で利用できるオープンソースのLLMでありながら、非常に高い性能を持っていることです。また、言語理解ベンチマークであるMLUで88.6MHzという高いスコアを記録しています。
ラマ3.1は日本語に対応していますか？
-ラマ3.1は日本語に対応していないとされていますが、実際には日本語でも一定程度の回答が得られるようです。
ラマ3.1はどこで利用できますか？
-ラマ3.1は現在、日本では利用できないとされていますが、グロックを使用することで体験することが可能です。
ラジ2はどのようなLLMですか？
-ラジ2はパリを拠点とするAIスタートアップのミストラルが開発したオープンソースのLLMで、日本語に対応しており、簡潔な対応を主張しています。
ラジ2の日本語対応はどのようなものですか？
-ラジ2は日本語に対応しており、自然なやり取りをスムーズに行うことができるとされています。
ラマ3.1とラジ2の主張する能力の差はありますか？
-ラジ2はコード生成能力や数学処理能力においてラマ3.1より優れていると主張しています。また、プログラミング言語能力でもGPT-4オムニと同等のレベルを出しているそうです。
ラマ3.1の利用方法はどのようになっていますか？
-ラマ3.1の利用方法は、現在公開されていないため、詳細は不明ですが、グロックを使用することで体験することが可能です。
ラジ2の主張する特徴とは何ですか？
-ラジ2は簡潔な対応を主張しており、他の主要な言語モデルと比較して自然さと不自然さを最小限に抑えた会話を提供することができるとされています。
オープンソースのLLMが今後のAI業界にどのような影響を与えると予想されますか？
-オープンソースのLLMが登場することで、技術の高まりとAIの発展が促進されると予想されます。これにより、さまざまな分野でAIの利用が広がり、業界全体に大きな影響を与えるでしょう。
ラマ3.1やラジ2のようなLLMが登場する中で、今後のAIの流れはどのようになっていると言えますか？
-ラマ3.1やラジ2のようなLLMの登場は、クローズドなLLMの時代からオープンなLLMの時代への移行を示唆しており、今後も技術の進化と共にAIの流れは非常に速くなり続けると言えます。

Outlines

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🌐 ラマ3.1のオープンソース公開とその特徴

7月24日にメタが公開したオープンソースのLLM「ラマ3.1」について解説しています。ラマ3.1は無料で使用でき、GPT4やクロード3.5ソネットと同レベル以上の性能を持っているとされています。また、無料で使える回数や速度に制限がないことが特徴で、日本語対応はされていませんが、ある程度日本語でも回答してくれます。この動画ではラマ3.1の使い方を紹介し、AI生活をより快適に送れるようにすることを目指しています。

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🚀 ラマ3.1とラージ2の比較とAIのオープンソース化

ラマ3.1の他に、AIスタートアップのミストラルが発表したラージ2についても触れています。ラージ2は日本語に対応しており、会話に重点を置いたオープンソースのLLMです。ラマ3.1は画像生成などの機能が未対応である一方で、ラージ2は簡潔な対応を主張しており、コード生成能力や数学処理能力が高く評価されています。この動画では、オープンソース化が進むAI業界の今後についても触れています。

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📢 AIのオープンソース化と今後の展望

ラマ3.1やラージ2のオープンソース化を背景に、AI技術の進歩と今後の展望について語っています。オープンソース化が進むことで、技術の高まりと共にAIが日常生活に溶け込むことが期待されています。この動画では、AIの使い方をより幅広く知ることができ、最新のAI情報を提供することで視聴者の生活をより良いものにすることを目指しています。

Mindmap

Keywords

💡LLaMA 3.1

LLaMA 3.1は、Meta社が開発した最新のオープンソースの大規模言語モデル（LLM）です。ビデオでは、ChatGPT-4 OmniやClaude 3.5、Sonnetteなどの既存のLLMと比較され、その性能が同等以上であると述べられています。LLaMA 3.1の特徴は無料で使用でき、オープンソースであることから、多くのユーザーがAI技術を活用できることを強調しています。ビデオ内では、特に日本語対応がされていないものの、日本語でもある程度の回答が可能であると説明されています。

💡オープンソース

オープンソースは、ソフトウェアのソースコードが公開され、自由に使用、変更、配布できることを指します。ビデオでは、MetaのLLaMA 3.1やMistralのLLaMA 2がオープンソースで提供されていることが強調され、AI技術が広く普及しやすくなることを示唆しています。特に、オープンソースの特性がAI業界にどのように影響を与えるかについて言及されています。

💡Mistral LLaMA 2

Mistral LLaMA 2は、フランスのスタートアップ企業であるMistralが開発したオープンソースの大規模言語モデルです。ビデオでは、LLaMA 3.1と同日に発表され、日本語対応がされている点が注目されています。このモデルは、他のLLMと比較して、自然な日本語の生成を目指し、特にハルシネーション（誤情報生成）の抑制に力を入れていることが説明されています。

💡ChatGPT-4 Omni

ChatGPT-4 Omniは、OpenAIが開発した高性能な大規模言語モデルであり、ビデオではLLaMA 3.1の性能と比較されています。ChatGPT-4 Omniは、無料で利用可能な回数に制限があり、速度も有料ユーザーに優先されることから、オープンソースのLLaMA 3.1と対照的な存在として紹介されています。

💡Claude 3.5

Claude 3.5は、Sonnetteが開発した大規模言語モデルで、ビデオ内ではLLaMA 3.1と性能比較されているモデルの一つです。特に、アーティファクトという新機能を備え、AIが生成過程をユーザーに示すことが可能であり、ユーザーエクスペリエンスが高いと評価されています。動画では、LLaMA 3.1と比較して、使用のしやすさや開発の柔軟性の面で優れている点が述べられています。

💡AIのオープンソース化

AIのオープンソース化は、AI技術が広く一般に利用可能になる流れを指します。ビデオでは、MetaのLLaMA 3.1やMistralのLLaMA 2がオープンソースとして提供されることにより、AIのオープンソース化が進んでいるとされています。これにより、より多くの開発者や企業がAIを活用し、新たな技術革新が期待されることが強調されています。

💡MMLUベンチマーク

MMLUベンチマークは、大規模言語モデルの言語理解能力を評価するための指標です。ビデオでは、LLaMA 3.1がこのベンチマークで88.6MHzを記録し、高い言語理解能力を持っていることが説明されています。MMLUベンチマークによる評価は、他の言語モデルと比較してLLaMA 3.1の優れた性能を示すための重要な要素として取り上げられています。

💡ハルシネーション

ハルシネーションは、AIが生成する誤情報や不自然な表現を指します。ビデオでは、Mistral LLaMA 2がハルシネーションを最小限に抑える努力をしていると説明され、日本語での自然なやり取りを実現するための重要な取り組みとして紹介されています。この点が、他の大規模言語モデルとの差別化要因として強調されています。

💡AI業界の影響

AI業界の影響とは、新たなAI技術やモデルの登場によって業界全体に及ぼす変化や影響のことを指します。ビデオでは、LLaMA 3.1やMistral LLaMA 2のようなオープンソースモデルの登場がAI業界に大きな影響を与え、技術革新を促進する可能性があると述べられています。この流れが、AI技術の進化を加速させると期待されています。

💡ユーザーエクスペリエンス

ユーザーエクスペリエンスは、ユーザーが製品やサービスを使用する際の体験全体を指します。ビデオでは、Claude 3.5やSonnetteがユーザーエクスペリエンスに注力している点が強調され、使いやすさや利便性が高いことが述べられています。特に、アーティファクト機能がユーザーエクスペリエンスを向上させているとして、他のモデルと比較されています。

Highlights

7月24日にアメリカメタ車がオープンソースの新しいモデルラマ3.1を公開。

ラマ3.1は無料かつオープンソースで使えるLLMで、ChatGPT4やOmniverse、3.5と同等またはそれ以上の性能。

ラマ3.1は無料で使える回数に制限がありませんが、他のLLMは10回などの制限がある。

ラマ3.1はオープンソースでありながら、非常に高い性能を持ち、無料で使える。

7月24日、パリを拠点とするAIスタートアップのミストラルが無料のLLMラージ2を発表。

ラージ2は日本語に対応しており、自然なやり取りが期待できる。

ラマ3.1は言語理解ベンチマークのmmlUで88.6mhzという高いスコアを記録。

ラマ3.1は日本ではまだ公開されておらず、使用できない。

ラマ3.1は英語を含む8言語に対応しているが、日本語対応はされていない。

ラマ3.1は日本語でも一定の回答が得られるが、不自然な部分がある。

ラージ2はオープンソースの無料LLMであり、日本語に対応している。

ラージ2は会話に重点を置いた開発で、自然なやり取りが期待される。

ラマ3.1は他のLLMと比較して、各分野で上回った性能を持ち、特にmmlUベンチマークで高いスコアを出している。

ラマ3.1は実際に触ってみると、処理速度が非常に早いが、簡易的にまとめられている。

ラマ3.1は日本語での対応がされていないにもかかわらず、日本語でも回答が得られる。

ラージ2はコード生成能力や数学処理能力がラマ3.1より高いと主張されている。

ラージ2はプログラミング言語能力もGPT4オムニと同等のレベルで主張されている。

ラマ3.1は他の言語モデルと比較して、使用感や応用範囲において異なる点がある。

クロード3.5ソネットは新機能「アーティファクツ」でAIが作成過程を見せる。

クロード3.5ソネットはウェブページの作成から公開まで一連のプロセスが可能。

オープンソースのLLMの登場はAI業界に大きな影響を与えると予想される。

ラマ3.1やラージ2の登場は、技術の高まりとAIの発展を示している。