主なハイライト
- 高度な大規模言語モデル： Meta AI が Llama 3 を発表。多言語対応、コーディング、推論、ツール使用が可能な高度な言語モデル群です。
- 強化された機能： Llama 3 は、アップグレードされたトークナイザー、Grouped-Query Attention (GQA)、拡張データセット、高度なフィルタリング技術、責任ある開発への取り組みを備えています。
- トークナイザーのアップグレード： Llama 3 は語彙サイズを 128,256 トークンに拡大し、多言語テキストのエンコード効率を向上。パラメータ数も 80 億に増加しました。
- 最先端のパフォーマンス： Llama 3 の 8B および 70B パラメータモデルは、LLM に新たなベンチマークを設定。事前学習と事後学習の両方で大幅な進歩を遂げています。
- 開発者への力： Meta AI は、開発者が Llama 3 をカスタマイズできるように、新しい信頼と安全性のツールや Hugging Face などのプラットフォームとの統合を提供することを構想しています。
- Novita AI 上の LLM API： 開発者は、Novita AI の LLM API が提供する合理化されたインターフェースを通じて、Llama 3 の機能にアクセスし利用することができます。
はじめに
Meta AI の Llama 3 は、大規模言語モデル (LLM) における重要な進歩であり、多言語能力、推論、コーディングの基準を押し上げています。Llama 2 をベースに、強化されたトークナイザーや Grouped-Query Attention (GQA) などの主要機能を導入しています。この記事では、Llama 3 の革新性を紹介し、その実世界での応用を探り、Llama 3 を Novita AI の LLM API と統合するためのガイドを提供します。
Llama 3 論文の核となる概念の探求
Llama 3 論文では、Meta AI による高度な大規模言語モデルを紹介し、さまざまな言語での自然言語処理を強化しています。強化されたトークナイザー、GQA メカニズム、拡張されたトレーニングデータセット、高度なフィルタリング技術、責任ある開発への取り組みなどの革新が特徴です。これらの進歩は AI の能力を再定義し、大規模言語モデルの利用に新たな基準を設定します。
Llama 3 の高度なモデルの紹介
Llama 3 は、多言語対応、コーディング、推論、ツール使用をサポートする言語モデル群です。最大モデルは、4050 億パラメータを持つ高密度 Transformer で、最大 128K トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。Llama 3 は、さまざまなタスクにおいて GPT-4 などの主要な言語モデルと同等の品質を実現しています。Meta AI は、4050 億パラメータモデルの事前学習済みおよび事後学習済みバージョンと、入出力安全性モデル Llama Guard 3 を含む Llama 3 を一般公開しています。
Llama 3 の目標
Meta AI の Llama 3 は、プロプライエタリなモデルに対抗する最高のオープンモデルを創出することを目指しています。開発者の意見を取り入れることで、Meta AI は Llama 3 の使いやすさを高め、大規模言語モデル (LLM) における責任ある実践を提唱しています。これらのテキストベースモデルの早期公開は、コミュニティの参加を促進します。Llama 3 は、多言語およびマルチモーダル機能、より長いコンテキストサポート、推論やコーディングなどのコア機能の向上により拡張される予定です。
Llama 2 VS Llama 3：主な違いの説明
Llama 3 は新しいトークナイザーを導入し、語彙サイズを 32K トークンから 128,256 に拡大しました。これにより、多言語機能のためのテキストエンコード効率が向上します。ただし、これにより入出力埋め込みマトリックスが拡大し、Llama 2 の 70 億から Llama 3 の 80 億へとパラメータ数が増加します。
さらに、8B バージョンのモデルには Grouped-Query Attention (GQA) が組み込まれています。これは、より長いコンテキストの処理を改善するために設計された効率的な表現です。
Llama 3 で構築する方法
Meta AI のビジョンは、開発者が Llama 3 を関連するユースケースに合わせてカスタマイズできるようにし、ベストプラクティスの採用を促進し、オープンエコシステムを強化することです。今回のリリースには、更新された コンポーネント（Llama Guard 2、Cybersec Eval 2 を含む）や、LLM によって生成された安全でないコードをフィルタリングするためのガードレールである Code Shield の導入など、新しい信頼と安全性のツールが含まれています。
Llama 3 は、torchtune と共同開発されました。これは、LLM の簡単な作成、ファインチューニング、実験のために設計された新しい PyTorch ネイティブライブラリです。Torchtune は、PyTorch で完全に実装されたメモリ効率的なトレーニングレシピを提供し、Hugging Face、Weights & Biases、EleutherAI などのプラットフォームと統合されています。また、モバイルおよびエッジデバイスでの効率的な推論のための Executorch もサポートしています。プロンプトエンジニアリングと LangChain を使用した Llama 3 の使用に関するガイダンスについては、Meta AI は Llama 3 のダウンロードから生成 AI アプリケーションへの大規模展開までをカバーする包括的な ** はじめにガイド** を提供しています。
Llama 3 の大規模展開
Llama 3 は、クラウドプロバイダーやモデル API プロバイダーを含む主要なプラットフォームで利用可能になりました。これらの機能をすべて活用する方法の例については、Meta AI のオープンソースコードをすべて含む Llama Recipes を参照してください。
Llama モデルファミリーを理解する
Llama (Large Language Model Meta AI、以前は LLaMA と表記) は、Meta AI によって開発された一連の自己回帰型大規模言語モデル (LLM) であり、最初のリリースは 2023 年 2 月です。最新バージョンは Llama 3.2 で、2024 年 9 月にリリースされました。
Llama シリーズのモデルは何ですか？
以下は、Novita AI で利用可能な Llama ファミリーモデルです。興味のあるモデルがあれば、クリックして直接お試しください。
- meta-llama/llama-3.1–8b-instruct
- meta-llama/llama-3.1–70b-instruct
- meta-llama/llama-3.1–405b-instruct
- meta-llama/llama-3–8b-instruct
- meta-llama/llama-3–70b-instruct
モデルの比較
トレーニングコストの列は、最大モデルのコストのみを反映しています。例えば、「21,000」は Llama 2 69B のトレーニングコストをペタFLOPS-日で表しています。1 ペタFLOPS-日は 1 ペタFLOPS/秒 × 1 日に相当し、8.64E19 FLOPS です。
Llama 3 で最先端のパフォーマンスを達成
Meta AI の新しい 8B および 70B パラメータの Llama 3 モデルは、Llama 2 からの大幅な進歩を表しており、これらのスケールでの LLM の新たなベンチマークを設定しています。事前学習と事後学習の強化により、事前学習済みモデルと命令ファインチューニング済みモデルは、現在 8B および 70B パラメータレベルで利用可能な主要なオプションとなっています。事後学習手順の改善により、誤った拒否率が大幅に低下し、アライメントが強化され、モデル応答の多様性が向上しました。さらに、Llama 3 は推論、コード生成、指示追従において大幅に向上した能力を示し、これまで以上に制御が容易になっています。
Llama 3 の開発において、Meta AI は標準ベンチマークでのモデルパフォーマンスに注力する一方、実際のアプリケーション向けの最適化も行いました。これを達成するために、12 の主要なユースケース（アドバイスを求める、ブレインストーミング、分類、クローズド質問応答、コーディング、クリエイティブライティング、抽出、キャラクターやペルソナの具現化、オープン質問応答、推論、リライト、要約）に対応する 1,800 のプロンプトからなる新しい高品質な人間評価セットが作成されました。意図しないオーバーフィッティングを避けるため、Meta AI のモデリングチームでさえもこの評価セットにアクセスできません。以下のグラフは、これらのカテゴリとプロンプトにわたる人間評価の集計結果を示しており、Llama 3 を Claude Sonnet、Mistral Medium、GPT-3.5 と比較しています。
この評価セットに基づく人間アノテーターによる選好ランキングは、Meta AI の 70B 命令追従モデルが、実際のシナリオにおいて同規模の競合モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。
Llama 3 論文は、大規模言語モデルにおける Meta の進歩を強調しています。これらの革新を実際のシナリオで効果的に実装することが重要です。Novita AI 上の LLM API は、開発者に合理化されたインターフェースを提供し、Llama 3 論文の洞察に基づいてこれらの強力なモデルにアクセスして利用できるようにします。Novita AI の LLM API を使用して、Llama 3 の機能をアプリケーションに統合する方法を学びましょう。
Novita AI で LLM API を使用してモデルを統合する方法
Novita AI で LLM API を統合するのは簡単なプロセスで、開発者は Llama 3 シリーズを含む大規模言語モデルの強力な機能を活用できます。以下は、開始するためのステップバイステップガイドです。
ステップ 1： アカウントを作成し、Novita AI にアクセスします。
ステップ 2： API キー を取得します。
リクエストを認証するには API キーが必要です。Novita AI のドキュメントに記載されている指示に従って API キーを管理できます。API キーは安全に保管し、公開コードリポジトリに公開しないようにしてください。
ステップ 3： モデルを選択します。
Novita AI は、Llama のさまざまなバージョンを含む幅広いモデルを提供しています。利用可能なモデルの完全なリストは こちら でご覧いただけます。チャット補完、テキスト生成、その他のタスクなど、アプリケーションの要件に最も適したモデルを選択してください。
提供されているモデルの完全なリストを確認したい場合は、Novita AI LLM Models List をご覧ください。
ステップ 4： LLM API リファレンス にアクセスして、Novita AI から利用可能な API とモデルを確認します。
ステップ 5： ニーズに合ったモデルを選択し、開発環境をセットアップして、コンテンツ、ロール、名前、プロンプトなどのオプションを設定します。
ステップ 6： 複数のテストを実行して、API が一貫して動作することを確認します。
これらの手順に従うことで、Novita AI で LLM API を効果的に統合し、Llama 3 のような高度な言語モデルのパワーをアプリケーションに活用できます。
Novita AI の LLM Playground で Llama 3 を試す
Novita AI で LLM API をデプロイする前に、LLM Playground で試すことができます。開発者には無料の使用枠が提供されています。それでは、始めるための手順を説明します。
ステップ 1： Playground にアクセス：Products タブに移動し、Model API を選択して、LLM API の探索を開始します。
ステップ 2： モデルを選択：評価ニーズに最も適した Llama モデルを選択します。
ステップ 3： プロンプトを入力：入力フィールドにプロンプトを入力して、モデルからの応答を生成します。
結論
Llama 3 は最先端の大規模言語モデルであり、テキスト生成、コーディング、多言語処理に優れています。Novita AI の LLM API を介してアクセス可能であり、開発者はさまざまなアプリケーションでその可能性を最大限に活用できます。Meta AI が AI 研究の限界を押し広げ続ける中、Llama 3 はオープンソース AI の未来をリードし、イノベーションを促進し、高度なモデルへのより広範なアクセスを提供しています。実験的な用途でも大規模な展開でも、Llama 3 は AI プロジェクトを強化するために必要なツールを提供します。
よくある質問
Llama 3 は以前のモデルとどう違うのですか？
Llama 3 は、より大きなサイズ、向上した効率性、他のモデルとのシームレスな統合により、画像認識と音声認識に優れています。
Llama 3 テクニックを実装する上での主な課題は何ですか？
Llama 3 テクニックを実装するには、モデルのサイズが大きいため、十分なコンピューティングパワーが必要です。最適なパフォーマンスとバイアスの低減には、多様で高品質なトレーニングデータを入手することが重要です。
Llama 3 は非英語言語にも適用できますか？
Llama 3 は複数の言語に優れており、多様なトレーニングデータを活用してさまざまな言語のパターンを効果的に学習します。
llama 3.1 と llama 3 の違いは何ですか？
Llama 3.1 はテキストの入力と出力をサポートしていますが、Llama 3 はマルチモーダル機能を持たず、テキストのみのインタラクションに制限されていました。
llama 3.1 はマルチモーダルですか？
Llama 3.1 はマルチモーダルではなく、テキストのみを処理します。
Originally published at Novita AI
Novita AI は、オールインワンのクラウドプラットフォームで、AI への野心を支援します。統合 API、サーバーレス、GPU インスタンス — コスト効率の高いツールを提供します。インフラを排除し、無料で始めて、AI のビジョンを現実にしましょう。
