ラマ【llama】
ラマ【LLaMa】
読み方：らま
《large language model meta AI》米国メタ社による大規模言語モデル。2023年に発表。パラメーター数が異なるいくつかのモデルからなり、用途に応じて使い分けられる。パラメーター数ではなく、訓練量を増やすことで性能を向上させたとされる。
リャマ【llama】
読み方：りゃま
⇒ラマ
ラマ
【英】：Llama
Llama
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2026/08/29 02:52 UTC 版)
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| 開発元 | Meta |
|---|---|
| 初版 | 2023年2月24日[1] |
| 最新版 |
4[2] / 2025年4月5日
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| リポジトリ | llama-models - GitHub |
| プログラミング 言語 |
Python |
| 対応言語 | 英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語[3] |
| 種別 | 大規模言語モデル |
| ライセンス | Llama 4 Community License Agreement（ソースアベイラブル） |
| 公式サイト | www |
Llama（ラマ、Large Language Model Meta AI）は、Meta が開発している大規模言語モデル（LLM）および小規模言語モデル（SLM）である[4][5]。Llama は、2018年以降の言語モデリングの標準的アーキテクチャである Transformer アーキテクチャを採用している。
名称は当初はLLaMAだったが、2023年7月18日のLlama 2のリリースの際にLlamaに変更になった[6]。2025年4月5日、Llama 4がリリースされた[7]。
LLaMA (初代)
LLaMAの開発者の論文[1]によれば、LLaMAは70億パラメータ（業界の慣習でこれをBillionのBを使って「7B」と書くことがある。以下同様。）から650億パラメータ（65B）まで、いくつものサイズのモデルが作られた。LLaMA-13Bの性能は、GPT-3-175BをほとんどのNLPベンチマークで上回る。そして、LLaMA-65Bの性能は、GoogleのPaLM-540BやDeepMindのChinchilla-70Bなど、当時の最先端モデルに匹敵した。
トレーニングデータ
LLaMAの開発者は、パラメータの数ではなく、トレーニングデータの量を増やすことで、モデルの性能を上げることに注力した。 これは、トレーニングプロセスの計算コストより、トレーニング済みモデルによる推論のコストの方が支配的であるためである。
初代のLLaMAは、下記のような公開データソースから抽出した1.4兆個のトークンで学習した。
- コモン・クロールでスクレイピングしたWebページ
- GitHub のオープンソースリポジトリ
- ウィキペディア（20種類の言語）
- プロジェクト・グーテンベルクのパブリックドメインの書籍
- ArXivにアップロードされた科学論文のLaTeXソースコード
- Stack Exchangeウェブサイトの質問と回答
学習済みパラメータのリーク
LLaMAは、2023年2月24日、ブログ投稿と論文により発表された。[1]
それまでは、ほとんどの強力な大規模言語モデルは制限のある API を通じてしかアクセスできなかった。Metaは、LLaMAのモデルで学習の結果得られたパラメータを内部管理し、「世界中の学術研究者、政府・市民社会・学術機関の関係者、産業界の研究所にケースバイケースで許可」として、研究コミュニティにだけ非商用ライセンスで利用許可する方針とした。
ところが2023年3月2日、LLaMAのリリースから1週間でその学習済みパラメータが漏れ、4chan経由で拡散されてしまった[8]。
ライセンス
Llama 2のモデルのトレーニングに使用されたコードは Llama 2 Community License Agreement の下で公開されている[9]。
Llamaの公開当初より、MetaはLlama 2及び3.xをオープンソースとしていたが、月間7億アクティブ・ユーザーがいる企業の場合はMetaの利用許可の取得が必要とする[10]などの条項があるため、実態としてはソースアベイラブルである[11]。これに対しOpen Source Initiativeは「オープンソースを誤解している」として批判し、オープンソース表記を取りやめるよう求めている[12][13]。2025年11月時点では、MetaはLlamaのライセンスを「独自の商業ライセンス」と回答している[14]。
バージョン
| 名称 | リリース日 | パラメータ | 学習コスト (ペタFLOP日) | コンテキスト長 (トークン) | コーパスサイズ (トークン) | 商業利用 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LLaMA | 2023年2月24日 |
|
6,300[15] | 2048 | 1–1.4T | No |
| Llama 2 | 2023年7月18日[16] |
|
21,000[17] | 4096 | 2T | 部分的（制限あり） |
| Code Llama | 2023年8月24日[18] |
|
||||
| Llama 3 | 2024年4月18日[19] |
|
100,000[20][21] | 8192 | 15T | |
| Llama 3.1 | 2024年7月23日[22] |
|
440,000[23] | 128,000 | ||
| Llama 3.2 | 2024年9月25日[24] | 128,000[27] | 9T | |||
| Llama 3.3 | 2024年12月7日 |
|
128,000 | 15T | ||
| Llama 4 | 2025年4月5日[7] |
派生モデル
Llamaの派生モデルは多数あり、Hugging Faceなどでその学習済みパラメータが公開されている。
Alpaca
スタンフォード大学の基盤モデル研究センター（Center for Research on Foundation Models, CRFM）は、2023年3月13日、初代のLLaMA-7Bをファイン・チューニングした、Alpaca をリリースした[28]。Alpaca は OpenAI GPT-3.5シリーズの text-davinci-003モデルに匹敵する性能を獲得した[29]。
訓練手法は、まず175個の入出力のペアのデータを作成し、OpenAIに$500支払い text-davinci-003 を使用して52,000個の訓練データに増やし、クラウドのGPUに$100支払いファインチューニングした。これにより text-davinci-003 と同程度の性能となった。なお、OpenAIはOpenAIのモデルを使用して訓練させることを禁止している。[28]
Stability AI
Stability AIは、2023年7月21日にLLaMA-65BをファインチューニングしたStable Beluga 1を、2023年7月27日にLlama 2 70BをファインチューニングしたStable Beluga 2を公開した。[30]
ELYZA LLM for JP
ELYZA（本社：東京都文京区）は、2023年8月29日、Llama 2 7Bをベースに日本語性能を強化したELYZA-japanese-Llama-2-7bを公開[31]。2024年6月26日、Llama-3-ELYZA-JP（8Bおよび70B）を公開[32]。2024年10月25日、Llama-3.1-ELYZA-JP-70Bを公開[33]。
サイバーエージェント
サイバーエージェントは、2024年7月26日、Llama 3.1 70BをファインチューニングしたLlama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407を公開した[34]。
Sakana AI
関連項目
脚注
出典
- 1 2 3 “Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter large language model”. Meta AI (2023年2月24日). 2023年4月1日閲覧。
- ↑ “Download Llama”. 2025年1月15日閲覧。
- ↑ “llama-models/models/llama3_3/MODEL_CARD.md at main · meta-llama/llama-models”. 2025年1月17日閲覧。
- ↑ Touvron, Hugo; Lavril, Thibaut; Izacard, Gautier; Martinet, Xavier; Lachaux, Marie-Anne; Lacroix, Timothée; Rozière, Baptiste; Goyal, Naman; Hambro, Eric; Azhar, Faisal; Rodriguez, Aurelien; Joulin, Armand; Grave, Edouard; Lample, Guillaume (2023). “LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models”. arXiv:2302.13971 [cs.CL3].
- ↑ 株式会社インプレス (2024年9月26日). “Llama 3.2発表、スマホ向けの小規模モデルも”. ケータイ Watch. 2025年5月18日閲覧。
- ↑ “llama 2 · meta-llama/llama@6d4c0c2”. 2025年1月15日閲覧。
- 1 2 “Meta、ネイティブマルチモーダルAI「Llama 4」発表 最小モデルは「H100」1枚で利用可能”. ITmedia AI＋ (2025年4月6日). 2025年5月19日閲覧。
- ↑ Vincent, James (2023年3月8日). “Meta's powerful AI language model has leaked online — what happens now?”. The Verge. 2023年4月1日閲覧。
- ↑ llama - GitHub
- ↑ “llama-models/models/llama3_3/LICENSE at main · meta-llama/llama-models”. 2025年1月15日閲覧。
- ↑ 佐渡秀治. “Llamaライセンス契約のオープンソースへの適合性について – Shuji Sado”. 2025年1月15日閲覧。
- ↑ “Meta’s LLaMa license is not Open Source – Open Source Initiative”. Open Source Initiative (2023年7月20日). 2025年11月13日閲覧。
- ↑ “Meta’s LLaMa license is still not Open Source – Open Source Initiative”. Open Source Initiative (2025年2月18日). 2025年11月13日閲覧。
- ↑ “Llama FAQs”. Meta. 2025年11月13日閲覧。
- ↑ “The Falcon has landed in the Hugging Face ecosystem”. huggingface.co. 2023年6月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年6月20日閲覧。
- ↑ メリッサ・ヘイッキラ (2023年7月19日). “メタ、大規模言語モデル「Llama 2」を無料公開 オープンAIに対抗”. MIT Technology Review. 角川アスキー総合研究所. 2025年5月19日閲覧。
- ↑ “llama/MODEL_CARD.md at main · meta-llama/llama” (英語). GitHub. 2024年5月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年5月28日閲覧。
- ↑ “Meta、コーディング用生成AIモデル「Code Llama」リリース”. ITmedia NEWS (2023年8月25日). 2025年5月19日閲覧。
- ↑ 樽井秀人 (2024年4月19日). “Meta、次世代大規模言語モデル「Llama 3」を発表、まもなく利用可能に”. 窓の杜. 2025年5月19日閲覧。
- ↑ “Andrej Karpathy (Apr 18, 2024), The model card has some more interesting info too”. 2024年8月17日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年10月20日閲覧。
- ↑ “llama3/MODEL_CARD.md at main · meta-llama/llama3” (英語). GitHub. 2024年5月21日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年5月28日閲覧。
- ↑ 臼田勤哉 (2024年7月24日). “Meta、オープン/無料でGPT-4oを超える「Llama 3.1」公開”. Impress Watch. 2025年5月19日閲覧。
- ↑ “llama-models/models/llama3_1/MODEL_CARD.md at main · meta-llama/llama-models” (英語). GitHub. 2024年7月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年7月23日閲覧。
- ↑ “Meta、無料で商用可のLLM「Llama 3.2」リリース マルチモーダルモデルも”. ITmedia News (2024年9月26日). 2025年5月19日閲覧。
- ↑ Robison, Kylie (2024年9月25日). “Meta releases its first open AI model that can process images” (英語). The Verge. 2024年9月25日閲覧。
- ↑ Wiggers, Kyle (2024年9月25日). “Meta's Llama AI models get multimodal” (英語). TechCrunch. 2024年9月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年9月25日閲覧。
- ↑ “Archived copy”. ai.meta.com. 2024年9月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年9月26日閲覧。
- 1 2 stanford alpaca - GitHub
- ↑ Yizhong Wang; Yeganeh Kordi; Swaroop Mishra; Alisa Liu; Noah A. Smith; Daniel Khashabi; Hannaneh Hajishirzi [英語版] (2022年12月20日). “Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions”. arXiv (英語). arXiv:2212.10560. ISSN 2331-8422. Wikidata Q117202254.
- ↑ “Meet Stable Beluga 1 and Stable Beluga 2, Our Large and Mighty Instruction Fine-Tuned Language Models — Stability AI”. Stability AI (2023年7月21日). 2025年1月16日閲覧。
- ↑ “Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました｜ELYZA, Inc.”. 2025年1月16日閲覧。
- ↑ “「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました”. ELYZA (2024年6月26日). 2024年6月29日閲覧。
- ↑ “ELYZA、Llama 3.1ベースの日本語モデルを開発”. プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES. 2025年1月16日閲覧。
- ↑ “Xユーザーのサイバーエージェント 広報＆IRさん: 「【モデル公開のお知らせ】 Llama 3.1 70Bをベースに日本語データで追加学習を行ったLLMを公開しました。 今後もモデル公開や産学連携を通じて国内の自然言語処理技術の発展に貢献してまいります。 https://t.co/Kbo27kSSAK」 / X”. 2025年1月16日閲覧。
- ↑ AI, Sakana. “進化的モデルマージによる視覚言語モデルの新たな能力の獲得 複数の画像を扱える日本語視覚言語モデルを公開 - Sakana AI”. sakana.ai. 2025年1月17日閲覧。
- ↑ “GPT-3.5に匹敵するチャットAIを構築可能なモデル「Alpaca 7B」をスタンフォード大学が公開、オープンソースで安価に再現可能 - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年3月14日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “チャットAI「Alpaca」をローカルにインストールしてオフラインでAIと会話できる「Alpaca.cpp」インストール手順まとめ - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年3月20日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “無料で商用利用も可能なオープンソースの大規模言語モデル「Dolly 2.0」をDatabricksが発表 - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年4月13日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “独自のデータセットでGPTのような大規模言語モデルを簡単にファインチューニングできるライブラリ「Lit-Parrot」をGoogle Cloud Platformで使ってみた - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年5月31日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “無料でノートPCでも実行可能な70億パラメータのチャットボット「GPT4ALL」発表 - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年3月30日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “Databricksがオープンな大規模言語モデル「DBRX」をリリース、GPT-3.5やCodeLLaMA-70Bを上回る性能 - GIGAZINE”. gigazine.net (2024年3月28日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “ChatGPTやGoogleのBardに匹敵する精度の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」が公開されたので使ってみた - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年3月31日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “ChatGPTに匹敵する性能の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」のデータが公開され一般家庭のPC上で動作可能に - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年4月4日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “大規模言語モデルの「検閲」を解除した無修正モデルが作成されている、その利点とは？ - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年8月7日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “大規模言語モデルの出力スピードを最大24倍に高めるライブラリ「vLLM」が登場、メモリ効率を高める新たな仕組み「PagedAttention」とは？ - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年6月22日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “画像生成AI「Stable Diffusion」開発元がチャットAI「StableVicuna」をリリース - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年5月1日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “Stability AIがChatGPTと同等の性能を持つオープンソースの大規模言語モデル「FreeWilly」を公開 - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年7月24日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “無料で商用利用もOKな完全オープンソースの大規模言語モデルを開発するプロジェクト「RedPajama」がトレーニングデータセットを公開 - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年4月18日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “オープンソースの大規模言語モデル開発プロジェクト「RedPajama」が最初のモデル「RedPajama-INCITE」をリリース、無料で商用利用も可能 - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年5月11日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “Metaの「LLaMA」と同規模のAIモデル構築をオープンソースで目指す「RedPajama」開発元のTogetherが2000万ドルの資金調達に成功 - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年5月16日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “日本語能力に優れた商用利用可能な大規模言語モデル「Swallow」が公開される - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年12月21日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “iPhoneでも動作する日本語AIモデル「TinySwallow-1.5B」を日本に拠点を置くSakana AIがリリース、大規模言語モデルから知識蒸留して小規模かつ高性能なAIモデルを実現 - GIGAZINE”. gigazine.net (2025年1月31日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “日本語能力を強化したAI「GPT-OSS Swallow」と「Qwen3 Swallow」を東京科学大の研究チームが公開 - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年2月24日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “ネイティブなマルチモーダル推論モデル「Muse Spark」をMetaが発表、AI事業の「根本的な見直し」の一環 - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年4月9日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “Metaが独自開発AI「Muse Spark 1.1」を発表、Claude Opus 4.8と同等のベンチマークスコア - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年7月10日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “Metaの基盤モデルMuse Spark 1.2が第三者機関の性能分析でハイスコアを記録、Museシリーズ登場から4カ月で急成長 - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年8月7日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “MetaがMuse Spark 1.2を搭載したターミナルコーディングエージェント「Muse Code」べータ版をリリース - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年8月6日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “人知を超えるAI＝超知性を開発する「Meta Superintelligence Labs」の設立をマーク・ザッカーバーグCEOが宣言 - GIGAZINE”. gigazine.net (2025年7月1日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “Metaがローカル動作するオープンモデル「Muse Glimmer」を公開、30BでGoogleのGemma 4 31Bより高性能 - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年8月11日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “GPT-3のライバルとなるMetaの「LLaMA」をM1搭載Macで実行可能に、大規模言語モデルを普通の消費者向けハードウェアで実行可能であることが示される - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年3月13日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “Metaの大規模言語モデル「LLaMA」をM1搭載Macで実行可能にした「llama.cpp」がアップデートによりわずか6GB未満のメモリ使用量で実行可能に - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年4月3日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “llama.cppがAI言語モデルに使用するファイル形式「GGUF」にはウェイト以外に何が含まれているのか？ - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年6月21日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “GPU不要・メモリ16GBの本当の一般家庭PCでチャットAIを動作させるライブラリ「GGML」が鋭意開発中、すでにRaspberry Piで音声認識AIを動作させるデモも登場済み - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年6月7日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “ROCm support for llama.cpp merged” (英語). Level1Techs Forums (2023年8月25日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “Llama 2などの大規模言語モデルをローカルで動かせるライブラリ「Ollama」がAMD製グラボに対応 - GIGAZINE”. gigazine.net (2024年3月19日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “無料で自分のPCで動かせるローカルAIモデルがわかる「LLM Checker」 - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年6月6日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “DeepSeek V4 Flash専用に設計されたコンパクトなネイティブ推論エンジン「DwarfStar 4」 - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年5月15日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “MozillaがOpenAIのWhisperベースの高性能文字起こしAI「Whisperfile」を開発中 - GIGAZINE”. gigazine.net (2024年8月23日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “わずか4GBの実行ファイル1つで大規模言語モデルによるAIを超お手軽に配布・実行できる仕組み「llamafile」をWindowsとLinuxで簡単に実行してみる方法 - GIGAZINE”. gigazine.net (2023年12月10日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “すべての文字起こしAIモデルをサポートするGGMLベースの文字起こしライブラリ「transcribe.cpp」、ほぼそのままでwhisper.cppと置き換え可能 - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年8月11日). 2026年8月29日閲覧。
- ↑ “「あー」「えー」などを自動削除しつつリアルタイムで文字起こししできる音声認識モデル「Gemini 3.5 Transcribe」をGoogleが発表 - GIGAZINE”. gigazine.net (2026年8月27日). 2026年8月29日閲覧。
外部リンク
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