What is Llama 4?
MetaのオープンソースAIの取り組みにおける新たな一歩、Llama 4へようこそ。この新しいシリーズでは、高い性能と計算効率を求める開発者、研究者、企業向けに設計された、強力なマルチモーダルモデルをご紹介します。Llamaモデルとして初めて、Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャを活用し、実行およびトレーニングを大幅に高速化、コスト効率化を実現しました。テキスト、画像、動画にわたるコンテンツをネイティブに理解し生成するように設計されたLlama 4は、ScoutやMaverickなどの特化したバージョンを提供し、多様なAIアプリケーションのニーズに合わせたソリューションを提供します。
主な機能
💬 高度な言語理解と生成: 複雑なテキストを正確に解釈し、一貫性のある、文脈を考慮したコンテンツを生成します。膨大なテキストデータセット（様々なモダリティにわたり30兆以上のトークン）でトレーニングされたLlama 4は、クリエイティブな文章や詳細な記事の作成から、洗練された対話インタラクション、ユーザーの意図の理解、関連性の高い応答の提供まで、幅広いタスクで卓越した能力を発揮します。
🖼️ ネイティブマルチモーダル処理: アーリーフュージョンアーキテクチャのおかげで、テキスト、画像、動画の入力をシームレスに統合し、推論できます。Llama 4は、画像内のオブジェクト、シーン、色を識別し、説明や分析を提供できます。Scoutバージョンは、1000万トークンのコンテキストウィンドウで限界を押し広げ、膨大なドキュメント（数百万語）の処理や、20時間以上の動画コンテンツの分析を一度に行うことができます。MetaCLIPに基づくそのビジュアルエンコーダは、コア言語モデルとのより良い連携のために特別に調整されています。
⚡ 効率的なMoEアーキテクチャ: Llamaシリーズ初のMixture of Experts（MoE）設計を採用し、より高速な推論と計算コストの削減を可能にします。すべてのタスクに対してモデル全体をアクティブ化する代わりに、MoEはクエリを特化した「エキスパート」サブモデルにルーティングします。たとえば、Llama 4 Maverickは4000億の総パラメータを持っていますが、特定の入力に対してアクティブ化するのは170億のみであり、レイテンシと運用コストを大幅に削減します。この効率はトレーニングにも拡張され、FP8精度のような技術は、品質を犠牲にすることなく、高い計算スループット（Behemothの事前トレーニングの場合、390 TFLOPs/GPUなど）を実現します。
🌍 広範な多言語対応: 200以上の言語にわたるデータで事前トレーニングされたLlama 4は、堅牢な多言語理解、翻訳、コンテンツ生成を提供します。これにより、グローバルなオーディエンスに対応するアプリケーションを構築し、コミュニケーションと情報処理タスクの言語の壁を打ち破ることができます。また、特定の言語データセットでのオープンソースのファインチューニングもサポートしています。
活用事例
Llama 4をどのように活用できるでしょうか？以下にいくつかの例を示します。
高度なリサーチアシスタントの構築: Llama 4 Scoutに、録音された講義、テキストと図を含む長大な研究論文、または広大なコードベースを読み込ませることを想像してみてください。その1000万トークンのコンテキストウィンドウにより、これらの広範な入力にわたる情報を統合し、包括的な要約を提供したり、資料に基づいて複雑な質問に答えたり、人間が見逃す可能性のあるコード内のパターンを識別したりすることさえ可能です。
魅力的なマルチモーダルチャットボットの開発: Llama 4 Maverickを使用して、顧客サービスボットまたはクリエイティブなコンパニオンを強化します。ユーザーは製品画像をアップロードして詳細な質問をすることができ、Maverickはそれを視覚的に理解し、文脈に沿って応答することができます。クリエイティブな文章における強みにより、テキストと画像の両方を含むユーザーのプロンプトに基づいて、魅力的なナラティブ、マーケティングコピー、またはパーソナライズされたストーリーを生成することも可能です。
費用対効果の高い社内ツールの作成: Llama 4 Scout（単一のH100 GPUで実行可能）を導入して、会社の社内知識ベース検索エンジンを構築します。そのMoEアーキテクチャは効率的な動作を保証し、従業員は会社のドキュメント、レポート、場合によっては内部ビデオアーカイブにわたる情報を、莫大な計算コストをかけずに迅速に見つけることができます。
まとめ
Llama 4は、アクセス可能で高性能なAIに向けた大きな一歩を示しています。Mixture of Expertsアーキテクチャの効率性と、ネイティブなマルチモーダリティおよび広範な多言語サポートを組み合わせることで、Metaは次期AIプロジェクトのための強力で柔軟なオープンソースの基盤を提供します。Scoutの巨大なコンテキストウィンドウ、Maverickのバランスの取れた機能と画像の明瞭さ、またはBehemothの専門的な能力を期待しているかどうかにかかわらず、Llama 4は洗練された効率的なAIアプリケーションを構築するための魅力的なオプションを提供します。
よくある質問（FAQ）
Llama 4と以前のLlamaバージョンとの主な違いは何ですか？ Llama 4は、いくつかの重要な進歩を導入しています。効率を高めるためのMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを使用する最初のLlamaシリーズです。ネイティブにマルチモーダルであり、テキスト、画像、および動画を処理するためにゼロから設計されています。さまざまなニーズに合わせて調整された特殊なバージョン（Scout、Maverick）を提供します。Scoutは、非常に大きな1000万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。また、大幅に大きく、多様なデータセット（200以上の言語にわたる30T以上のトークン）でトレーニングされています。
Mixture of Experts（MoE）とは何ですか？また、なぜLlama 4で重要なのでしょうか？ MoEは、大規模なモデルが「エキスパート」と呼ばれる、より小さく、特殊化されたサブモデルで構成されるアーキテクチャです。入力を処理する際、モデルはデータを最も関連性の高いエキスパートにのみルーティングし、総パラメータのごく一部のみをアクティブ化します。これにより、同等の総サイズを持つ高密度モデルをアクティブ化するよりも、推論（モデルの実行）が大幅に高速になり、計算コストが削減されます。Llama 4の場合、これはレイテンシの低下、提供コストの削減、およびより効率的なトレーニングを意味します。
Llama 4モデルはScoutとMaverickのどちらを選択すべきですか？
主なニーズが、非常に長いコンテキスト（非常に長いドキュメント、コードベース、または数時間の動画のような、最大1000万トークン）の処理である場合、または、効率的に実行できる、場合によってはH100のような単一のハイエンドGPU上でも実行できる、非常に有能なモデルが必要な場合は、Llama 4 Scoutを選択してください。
クリエイティブな文章における強力なパフォーマンスと、ニュアンスのある画像の理解が重要な、汎用アシスタントまたはチャットボットアプリケーションには、Llama 4 Maverickを選択してください。それは機能のバランスを提供し、LMSYSのような一般的なAIベンチマークで高いランクを獲得しています。
Llama 4 Behemoth（現在プレビュー中）は、2兆のパラメータでトレーニングされており、STEMベンチマークで並外れた有望性を示しており、非常に複雑な推論タスクをターゲットにしています。
トレーニングおよび推論中のLlama 4の技術的な効率はどの程度ですか？ Llama 4は、効率を高めるためのいくつかの技術を活用しています。MoEアーキテクチャは、推論中のアクティブなパラメータを大幅に削減します。トレーニングでは、MetaはFP8精度を採用し、モデルの品質を維持しながら、高いハードウェア使用率（Behemothの事前トレーニング中にGPUあたり390 TFLOPなど）を達成しました。Metaはまた、重要なトレーニングハイパーパラメータを最適化するためのMetaPと呼ばれる新しい方法を開発し、さまざまなスケールで安定性とパフォーマンスを確保しました。
Llama 4は真にオープンソースですか？ はい、Metaはオープンソースライセンスの下でLlama 4モデルをリリースしており、研究者、開発者、および企業がモデルに自由にアクセス、修正、および構築し、AIコミュニティ内のイノベーションを促進することができます。モデルはまた、オープンソースのファインチューニングをサポートしています。
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Llama 4 was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-07.
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