Meta Llama3とは？
Llama3は、Metaが開発した大規模言語モデル（LLM）で、膨大なテキストデータから学習したAIモデルです。Llama3のモデルには、80億個と700億個のパラメータがあり、パラメータの数が多いほど、より複雑な言語の理解と生成が可能になります。Llama3の最も注目すべき特徴は、オープンソースであることです。これにより、誰でも自由に使用したり、修正したりすることができます。
GoogleのLLM「Gemini」やOpenAIの「GPT」シリーズはソースコードが非公開ですが、Llama3はオープンソースとして公開され、それによって透明性とアクセス性が向上しています。開発者は自分たちのアプリケーションを作る際に、より自由にLlama3を活用できるようになりました。さらに、前のバージョンであるLlama2に比べて、推論力、コード生成能力、指示実行能力が大幅に向上しています。大規模多言語理解（MMLU）ベンチマークでは、最高評価を得たとされています。プログラミングが苦手な人でも、Llama3と自然言語で会話するようにプログラムを説明すれば、適切なコードを生成してくれます。
もっとLlama3について知りたい方は、ぜひ以前の投稿も参照してください。
Meta Llama3 使い方
現在、日本では新しいウェブサイトmeta.aiでの試用ができないため、Hugging FaceやOllama、Groqなど他のプラットフォームでの利用方法を提案します。これらのプラットフォームは、さまざまなAIモデルを試すための代替手段として利用でき、ユーザーが技術を体験しやすくなっています。
Hugging Faceでの使い方は、この投稿を参考して下さい。
GroqでLlama3をテストするには、以下の手順に従ってください。
- まず、Groqのリンクをクリックします。
- リンクをクリックすると、下記のような画面ウィンドウが表示されます。画面の左下にある「Sign in to Groq」というボタンを押してください。
- Email または、Google アカウントでgroqにログインして下さい。
- 画面の右上にあるボタンから、meta llama3のモデルを選びます。「Llama3-8b-8192」「Llama-70b-8192」から、「Llama-70b-8192」を選びました。
- 「Message」のところにプロンプトを入力し、Llama3との対話を試して下さい。
今回は、自分のパソコンで直接人工知能モデルを使用する方法として、「Ollama」を利用し、「Llama3」モデルを試してみます。このプロセスは非常にシンプルです。要するに、Ollamaからプログラムをインストールし、ターミナルウィンドウでLlama3のインストールコマンドを入力するだけです。これから、OllamaとLlama3のインストール方法から使い方までを詳しく見ていきましょう。
Ollamaとは？
Ollamaは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行できるツールです。
- モデル管理：Ollamaは、モデルの重み、設定、データセットを「Modelfile」と呼ばれる統一されたパッケージにまとめて管理します。これにより、ローカルでLLMを実行するために必要な設定と構成が簡素化されます。
- 対応モデル：Ollamaは、Llama3、Llama2、uncensored LLaMA、CodeLLaMA、Falcon、Mistral、Vicunaなど、人気のあるオープンソースLLMを多数サポートしています。これらのモデルを簡単にダウンロードして使用できます。
- ローカルデプロイメント：Ollamaを使用すると、これらのLLMを自分のマシンでローカルに実行でき、クラウドベースのサービスに依存する必要がありません。これはプライバシー、コスト、またはパフォーマンスの面で便利です。
- Modelfile：Modelfileは、Ollamaモデルのベースモデル、パラメータ、プロンプト、その他の設定を定義する設定ファイルです。これにより、カスタムモデルを作成、共有、再利用することが容易になります。
- APIとCLI：Ollamaは、ローカルのLLMとやり取りするために、REST APIとコマンドラインインターフェース（CLI）の両方を提供しています。これにより、モデルを自分のアプリケーションに統合したり、対話的に使用したりすることができます。
- 最適化：Ollamaは、GPU使用を含む設定と構成の詳細を最適化するように設計されており、これらの大規模モデルをローカルで実行するのを容易にします。
- GPU 依存性: Ollamaは、大規模言語モデルを実行するためにGPUを必要とします。GPU がない環境では、モデルの実行速度が大幅に低下する可能性があります。
- 環境構築の手間: Ollamaを使用するには、WSL (Windows Subsystem for Linux)のインストールや、モデルファイルの変換など、一定の環境構築の手間がかかります。初心者にとっては設定が複雑に感じられるかもしれません。
- モデルの制限: Ollamaは特定の大規模言語モデルのみをサポートしています。ユーザーが任意のモデルを使用することはできません。利用可能なモデルは開発者によって制限されています。
- パフォーマンス: ローカルPCのスペックに依存するため、大規模モデルを実行する際のパフォーマンスが十分でない可能性があります。クラウドサービスと比べると、応答速度が遅くなる可能性があります。
要するに、Ollamaは大規模言語モデルを簡単にローカルで実行できるようにするツールで、セットアップの複雑さを隠蔽し、モデルの管理を容易にしています。これにより、LLMを手軽に活用できるようになります。ただし、GPU依存性、環境構築の手間、モデルの制限、プライバシー、パフォーマンスなどの課題があるといえます。ユーザーのニーズと環境に応じて、Ollamaの利用を検討する必要があります。
Ollamaをインストール
- まず、Ollama（https://ollama.com/）に接続します。
- 画面下にある「Download」ボタンを押します。
- ご自身のPCのOSに合ったバージョンを選択します。今回、私は、「macOS」を選びました。
*最近まで、Windows OSのサポートは提供されていませんでしたが、プレビュー版ではありますが、使用可能になりました。
- ダウンロードした「Ollama」をインストールします。その後、下記のような画面が現れたら、「Next」ボタンを押します。
- 「Install」ボタンをクリックして、インストールが完了したら「Finish」ボタンが表示されます。そのボタンを押して、インストール作業を完了してください。
Meta Llama3をインストール
- 再度、Ollama（https://ollama.com/）に接続します。今回は、右上にある「models」を選びます。
- モデルの一覧から「llama3」を選びます。
- インストールする「Llama3モデル」を選びます。今回、私は、Llama3「8b」モデルを選びました。
- Llama3の「8b」モデルを選ぶと右上に表示される「ollama run llama3:8b」コマンドをコピーします。
- Llama3をインストールするために、Terminal windowに、コピーしたコマンド「ollama run llama3:8b」を入力し、「Enter」を押して下さい。
- Llama3のインストールが完了すると「Success」と表示されます。その後、コマンドの一覧を確認するために「/?」を入力します。
ちなみに、今回インストールした、Llama3「8b」は、GPT-3.5程度の性能を持つと言われています。Llama3「70b」は、GPT-4の性能に相当しますので、容量に余裕があれば、同じ方法で「70b」をインストールしてください。
Meta Llama3を使ってみる
- Meta Llama3が正しくインストールされているかを確認するためには、「/show info」コマンドを入力します。このコマンドにより、モデルの詳細情報が表示されます。
- Meta Llama3に質問を試みたところ、日本語での回答も可能でしたが、完全な対応はまだ行えていないようです。そのため、今回は英語で入力しました。
- Meta Llama3に色々なプロンプトを入力しながら、機能を試してみます。
- Meta Llama3との対話を終了する際には、「/bye」と入力します。
Meta Llama3をアンインストール
Meta Llama3をアンインストールするためには、「ollama rm 11ama3:8b」というコマンドを入力します。
今回は、OllamaというプラットフォームでMeta Llama3を使ってみました。現在、日本では新しいウェブサイトmeta.aiで試すことができないため、Hugging FaceやOllamaでの試用方法を提案しました。Meta Llama3の使用可能性は「無限大」と言われています。日本でLlama3にアップデートがあれば、再度紹介させていただきます。
Meta Llama3についてよくある質問
Q1: Meta Llama3とは何ですか？
A1: Meta Llama3は、Metaによって開発された大規模言語モデル（LLM）で、80億個から700億個のパラメータを持ち、膨大なテキストデータから学習しています。このモデルはオープンソースであり、誰でも自由に使用や改変が可能です。
Q2: Meta Llama3の特徴は何ですか？
A2: Meta Llama3の最大の特徴は、オープンソースであることです。これにより、透明性が保たれ、開発者はアプリケーション作成において柔軟にモデルを活用できます。また、前バージョンのLlama2と比べ推論力やコード生成能力が向上しています。
Q3: Meta Llama3を試すためのプラットフォームはどこですか？
A3: 日本ではmeta.aiでの試用ができないため、Hugging Face、Groq、またはOllamaなど他のプラットフォームを利用することをお勧めします。これらはMeta Llama3を含む様々なAIモデルをテストするための優れた代替手段です。
Q4: Ollamaとは何でしょうか？
A4: Ollamaは、大規模言語モデルをローカル環境で実行できるオープンソースのツールです。Modelfileを使用してモデルの設定を管理し、複数の人気あるLLMをサポートしています。特にMeta Llama3も利用出来ます。
Q5: Ollamaの利点とは何ですか？
A5: Ollamaの主な利点は、ローカルでのLLMの実行が可能であること、設定が簡素化されていること、GPUを使用した最適化が施されていることです。これにより、プライバシー保護、コスト削減、高パフォーマンスが実現します。
Q6: Ollamaを使用する際のデメリットは何ですか？
A6: Ollamaのデメリットとして、GPU依存性、環境構築の手間、モデルの利用が制限される点、データのプライバシー問題が挙げられます。また、ローカルPCのスペックに依存するため、パフォーマンスに差が出ることがあります。
Q7: Ollamaのインストール方法は？
A7: Ollamaのウェブサイトにアクセスし、「Download」ボタンから適切なOSバージョンを選択してダウンロードします。その後、ダウンロードしたファイルを実行してインストールを完了させます。
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