Metaが新しいAIモデルシリーズLlama 4 Scout、Maverick、Behemothをリリース – 画像: Xpert.Digital
Llama 4: Metaの新世代オープンAIシステム
Llama 4 公開: Meta が AI の次世代を担う鍵
2025年4月5日、Metaは最新世代のAIモデル「Llama 4」を発表しました。これらの新モデルは、オープンAIシステム開発における大きな進歩を象徴するものであり、パフォーマンスと効率性を大幅に向上させる画期的な機能を多数備えています。Llama 4シリーズは複数のモデルで構成されており、そのうち2つはすでに公開されていますが、最も強力なモデルはまだトレーニング段階にあります。.
これに関連して:
ラマ4モデルファミリー
Meta は、Llama 4 シリーズで 3 つの異なるモデルを開発しました。それぞれが異なるユースケースに最適化されています。
ラマ4スカウト
Llama 4 Scout は、優れた技術仕様を備えたコンパクト モデルです。
- 16人のエキスパートによる170億のアクティブパラメータ（合計1090億パラメータ）
- Int4量子化を備えた単一のNVIDIA H100 GPUで動作可能
- 1,000 万トークンという非常に大きなコンテキスト ウィンドウを備えており、この容量を備えた最初のオープン モデルの 1 つとなっています。
Metaによると、ScoutはGemini 3、Gemini 2.0 Flash-Lite、Mistral 3.1といった同クラスの他のモデルよりも優れた性能を発揮します。特に、長い文書の要約、ユーザーデータに基づいたコンテンツのパーソナライズ、膨大な知識から複雑な結論を導き出すといったタスクに適しています。.
ラマ4マーベリック
Llama 4 Maverick は、提供されている 2 つのモデルのうち、より強力なモデルです。
- 128 人のエキスパートによる 170 億のアクティブ パラメータ (合計 4000 億のパラメータ)
- 実験的なチャットバージョンはLMArenaでELO 1417に到達しました
- Meta によれば、このモデルは数多くのベンチマークで GPT-4o や Gemini 2.0 Flash などのモデルよりも優れているとのことです。
このモデルは、クリエイティブ ライティングなどの一般的な支援およびチャット アプリケーションに特に適しており、推論およびコーディング タスクではパラメーターが半分であるにもかかわらず、DeepSeek v3 に匹敵する結果を示します。.
ラマ 4 ベヒーモス
ラマ 4 ベヒーモスは Meta の最も強力なモデルですが、まだ一般公開されていません。
- 16 人のエキスパートによる 2,880 億のアクティブ パラメータ（合計で約 2 兆個のパラメータ）
- Meta によれば、いくつかの STEM ベンチマークにおいて、GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 Pro よりも優れたパフォーマンスを発揮します。
- 小型のラマ4モデルの「お手本モデル」として機能します。
ベヒーモスは現在まだトレーニング段階にあり、後日リリースされる予定です。.
技術革新
Llama 4 モデル シリーズでは、パフォーマンスと効率性を向上させるいくつかの重要な技術革新が導入されています。
専門家の混合（MoE）アーキテクチャ
Llama 4 の最も重要な革新の 1 つは、各トークンに対してモデル パラメータのサブセットのみがアクティブ化される Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャです。
- これにより、高いパフォーマンスを維持しながら、計算量と待ち時間が大幅に削減されます。
- Llama 4 Maverick では、各トークンは共有エキスパートと 128 個のルーティングされたエキスパートの 1 つによって処理されます。
- このアーキテクチャにより、推論コストを増やすことなく、モデルの全体的なパラメータを増やすことが可能になります。
早期融合によるネイティブマルチモダリティ
Llama 4 は、Early Fusion を通じてネイティブ マルチモダリティを備えた最初のオープン モデルです。
- テキスト トークンと画像トークンは、統一されたモデル アーキテクチャに統合されます。
- これにより、大量のテキスト、画像、ビデオデータを使用した共同事前トレーニングが可能になります。
- テキストと画像に別々のパラメータを使用していた Llama 3.2 とは異なり、Llama 4 は同じパラメータを使用して両方のモダリティをネイティブに理解します。
非常に長いコンテキストウィンドウ
Llama 4 Scout の非常に長いコンテキスト ウィンドウは特に印象的です。
- 1,000 万トークンでは、ほとんどの利用可能なモデルを大幅に上回ります。
- これにより、非常に長いドキュメント、コードベース全体、または広範な会話の処理が可能になります。
- iRoPE アーキテクチャ (インターリーブ アテンション レイヤー) によりこれが可能になります。
新しいトレーニング方法
Meta は、Llama 4 のトレーニングにいくつかの革新的な方法を使用しました。
- MetaP: 重要なモデルのハイパーパラメータをロバストに調整する手法
- FP8精度: 効率的なトレーニングのために8ビット浮動小数点数を使用する
- 共蒸留: Llama 4 Behemoth を小さなモデルの教師モデルとして使用する
- 増幅機能を備えた完全非同期オンライン学習：大規模学習のための新しいインフラストラクチャ
可用性と統合
Llama 4 モデルは、さまざまなプラットフォームおよびサービスを通じて入手できます。
ダウンロードとクラウドプロバイダー
- Scout および Maverick モデルは、Meta から直接、または Hugging Face 経由でダウンロードできます。
- さまざまなクラウド プラットフォーム経由でも利用できます。
- CloudflareワーカーAI
- Azure AI Foundry と Azure Databricks
- Google Cloud の Vertex AI
- 今後さらに多くのパートナーが加わる予定です。
メタ製品への統合
Metaはすでに、さまざまなプラットフォームでAIアシスタントをLlama 4にアップデートしています。
- WhatsApp、Messenger、Instagram Directが40カ国で利用可能に
- Meta.AIのウェブサイト
- ただし、マルチモーダル機能は現時点では米国の英語を話すユーザーのみが利用できます。
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ライセンスと論争
Meta Llama 4は「オープンソース」と謳われているものの、ライセンスには物議を醸すような制限事項がいくつか含まれている。
ライセンス制限
Llama 4 コミュニティ ライセンスにはいくつかの制限が含まれています。
- 月間アクティブユーザー数が 7 億人を超える企業には、Meta からの特別なライセンスが必要です。
- おそらく規制上の要件により、EU のユーザーや企業はモデルの使用や配布が許可されていないようです。
- 派生モデルの命名と帰属に関する要件があります。
「オープンソース」に関する議論
Llama 4を本当に「オープンソース」と呼ぶべきかどうかについては議論がある。
- オープンソース・イニシアティブは2023年、Llamaライセンスの制限事項により、Llamaは「オープンソース」の範疇から外れると判断した。
- 批評家たちは、これは真のオープンソースソフトウェアというよりは、「ソースオープン」あるいは「オープンウェイト」モデルに近いと主張している。
- ライセンス制限は、独自の法務部門を持たない中小企業にとっては問題となる可能性があります。
今後の計画
Meta 氏はすでに、Llama 4 以降の今後の計画についていくつかの見解を述べています。
LlamaConとその他のお知らせ
- Meta は 2025 年 4 月 29 日に初の LlamaCon カンファレンスを開催し、AI モデルと製品計画に関する詳細を発表する予定です。
- 同社はまた、第2四半期にメタチャットボット専用のアプリケーションをリリースする予定だ。
言語スキルの拡大
- Meta は、より自然な会話を可能にするために、Llama 4 の言語スキルの向上に取り組んでいます。
- 目標は、ユーザーが AI モデルに割り込むことができる、よりスムーズな双方向の対話を可能にすることです。
- Meta社の最高製品責任者であるクリス・コックス氏は、間もなく発売されるLlama 4を、音声をテキストに変換するのではなく、ネイティブ言語での音声認識を可能にする「オムニモデル」だと説明した。
エージェントAIと強化された機能
- マーク・ザッカーバーグは、Llama 4には新たなユースケースを可能にする「エージェント機能」が搭載されると発表した。
- Metaは、「汎用的な動作を実行し、人間と自然にコミュニケーションを取り、困難な問題を解決できる」AIモデルの開発を目指している。
- 同社は、予約やビデオ制作などのエージェント関連の用途でAIアシスタントのプレミアムサブスクリプションを提供することを検討している。
ラマ4がAI業界の転換点となる理由
Llama 4のリリースは、競争の激しい生成AI分野におけるリーダーとなるというMetaの戦略における重要な一歩です。Mixture of Expertsアーキテクチャ、ネイティブマルチモーダル性、そして非常に長いコンテキストウィンドウの導入により、Metaはオープンモデルが大手テクノロジー企業のプロプライエタリモデルに匹敵する性能を備えていることを実証しています。.
ライセンスをめぐる論争や、Llama 4を真に「オープンソース」と呼ぶべきかどうかという疑問はあるものの、その技術的進歩は重要な節目となる。テキストと画像の両方を処理できるモデルの能力は、開発者や企業にとって新たな可能性を切り開くものだ。.
Llama 4 Behemothのリリースがまだ保留中であり、言語とエージェント機能の強化計画が発表されていることから、MetaがAIへの投資をさらに強化することは明らかです。今後数ヶ月で、これらの新しいモデルがAIの世界をどう変革し、マーク・ザッカーバーグの予測通り、オープンAIモデルが人工知能の主力となるのかどうかが明らかになるでしょう。.
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