Llama（ラマ） とは？

Metaが開発するモデルのファミリーだよ。重みを取得して、自分のサーバーなどで実行できる。モデルごとに入力や出力、サイズが異なり、Llama 4にはテキストと画像を入力し、テキストやコードを出力するモデルがあるんだ。

同じではないよ。公式一覧でもLlama 3、3.1、3.2などを区別している。例えば初代Llama 3は8Bと70B、3.1には405Bのモデルもある。名前の数字だけで性能を順位付けせず、使うモデルの機能と目的に合う結果を確認しよう。

モデルのサイズ、数値の精度、メモリ、入力の長さなどによるよ。量子化はメモリ使用量を減らす方法だけれど、必要な資源も結果も確認する必要がある。例えばLlama 4の公式実行例は複数GPUを使い、量子化した例にも大きなGPUメモリが必要。どのモデルでも普通のPCで動く、とは言えないんだ。

公開重みでも、ライセンスと利用ポリシーに従う必要があるよ。例えばLlama 4には再配布時の表示やライセンス添付、一定規模の利用者に関する追加条件などがある。自社の利用や配布の形に、使うモデルの条件が合うか確認しよう。

データの送り先や処理環境を自社で設計できるのは利点だよ。ただしサーバー、計算資源、監視、更新などの費用と運用は必要になる。自社で動かすだけでプライバシー保護が完成するわけでもない。アクセス権やログ、連携先へ送る情報を含め、全体を設計するんだ。