【最強生成AI！？】Llama 3.1の活用事例10選！日本語のヤバい使い方も紹介
2024年7月24日、Metaは最新のオープンソース大規模言語モデル（LLM）「Llama 3.1」を発表しました。このモデルは最大4050億のパラメータを持ち、無料で商用利用も可能です。
本記事では、Llama 3.1の概要と、X（旧Twitter）で見つけた活用方法について解説します。最後までお読みいただくことで、Llama 3.1の多彩な活用方法を理解できるでしょう。
Llama3.1とは
Llama 3.1はMetaが開発した最新のオープンソース大規模言語モデルです。
以下の特徴があります
- 最大4050億のパラメータを持つ高性能モデル
- 128,000トークンの長いコンテキスト対応
- 8言語のサポート
- 柔軟性と制御性に優れている
- 一般知識や多言語翻訳などの最先端機能を搭載
80億および700億パラメータモデルの改良版も提供されており、長い文章を理解する能力や推論機能が強化されています。これにより、さまざまな用途に対応可能です。
なお、Llama 3.1についてより詳しく知りたい方は下記の記事を参考にしてください。
Llama3.1の活用事例10選
Llama 3.1はテキストだけでなく、音声や視覚情報も処理できるようになりました。従来のテキストベースのアプリケーションだけでなく、音声認識や画像解析など、さまざまな新しい分野での活用が期待されています。では、この新しい機能を使って、どのような活用方法が可能になったのでしょうか。X（旧Twitter）で見つけた興味深い活用例を紹介します。
今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、弊社公式X（旧Twitter）からご連絡ください。
①Perplexity経由で検索
Perplexityは、自然言語処理技術を活用した対話型AI検索エンジンです。ユーザーが質問を入力すると、インターネット上の情報をもとに素早く回答を生成します。
GPT-3.5モデルとMicrosoft Bingの検索機能を組み合わせており、無料で利用可能です。アカウント登録やログインが不要で、スマホアプリからも利用できます。また日本語対応もしており、情報収集やリサーチにとても便利なツールです。
Perplexityは、Llama 3.1の機能を簡単に試すことができるサービスの一つです。Perplexityを使えば、特別な準備や知識がなくても、誰でも簡単にLlama 3.1の機能を試すことができるようになりました。
このツイートでは、PerplexityのAIモデル選択だけで、Llama 3.1を利用できることがわかります。ユーザーはPerplexityの簡単な操作で、Llama 3.1の高い性能とスピードを実際に体感できるでしょう。
②AI bot作成
Llama 3.1を使用してAIボットを作成可能です。カスタマーサポートや情報提供など、さまざまな用途のボット開発が簡単になります。
Metaの公式アカウントがツイートしているように、Llama 3.1を活用することで、高性能なAIボットを簡単に作成できるようになりました。このAIbotがあれば、ビジネスの効率化やユーザー体験（UX）の向上が期待できるでしょう。※1
③Google Cloudと連携
Llama 3.1はGoogle Cloudとも連携が可能です。Google Cloudの強力なインフラを利用して、Llama 3.1の機能を最大限に活用できます。
この投稿では、Google CloudのVertex AI上でLlama 3.1を利用できるようになったことが紹介されています。このサービスにより、開発者はGoogle Cloudの豊富なツールやサービスと組み合わせて、より高度なAIアプリケーションを構築できるようになりました。※2
具体的には、Google CloudのVertex AIを活用して、大規模なデータ処理や機械学習モデルのトレーニングを効率的に行えます。さらに、Google CloudのAIプラットフォームを利用することで、リアルタイムでのデータ分析や高度な予測モデルの構築が可能です。
④Amazon Bedrockでの活用
Amazon Bedrockは、AWSが提供する生成AIサービスで、主要なAI企業の高性能な基盤モデル（FM）を統合APIを通じて利用できるフルマネージド型サービスです。ユーザーは、AI21 LabsやAnthropic、Metaなどのモデルを選択し、テキスト生成や画像生成、チャットボットなどのアプリケーションを構築できます。
Llama 3.1はAmazon Bedrockでも活用できます。Llama 3.1が使用可能になったことで、AWS上でLlama 3.1の出力を利用した学習ができるようになりました。
このツイートでは、Amazon BedrockでLlama 3.1が利用可能になったことが紹介されています。
Amazon Bedrockは、さまざまな基盤モデルを簡単に利用できるAWSのサービスです。Llama 3.1との統合により、開発者はAWSの豊富なクラウドリソースを活用しながら、高度な自然言語処理タスクを効率的に実行可能になりました。※3
⑤Groqでチャット会話
Llama 3.1はGroqを使用してチャット会話を行えます。Groqの高速処理能力とLlama 3.1の高性能な言語モデルを組み合わせることで、スムーズで自然なチャット会話が可能です。
こちらのツイートにある動画では、GroqでLlama 3.1を使用したチャット会話の例が紹介されています。リアルタイムでのコミュニケーションがさらに向上し、ユーザー体験が大幅に改善されています。
⑥コード生成
Llama 3.1を使用してコード生成が行えます。複雑なプログラミングタスクも効率的に処理可能です。Llama 3.1の高度な言語理解能力により、開発者は正確にコードを生成できるため、開発プロセスが大幅に効率化されます。
この投稿にある動画では、Llama 3.1を使用したコード生成の例が紹介されています。開発者はLlama 3.1の高度な言語理解能力を活用して、スピーディーなコード生成が実現できます。Llama 3.1のモデルは、複雑なアルゴリズムやロジックを理解し、正確に再現できるため、エラーの少ない高品質なコード生成が期待できるでしょう。
⑦音声入力
Llama 3.1は音声入力にも対応しています。音声認識技術とLlama 3.1の言語処理能力を組み合わせることで、音声コマンドや音声チャットなど、新しいインターフェースの可能性が広がるでしょう。ユーザーはキーボードやマウスを使わずに、音声だけでシステム操作ができ、利便性の大幅な向上が期待できます。
こちらの投稿では、Llama 3.1を使用した音声入力の例が紹介されています。ユーザーはより直感的にシステムと対話でき、特にハンズフリー操作が求められる場面での活用が期待できます。例えば、車の運転中や料理中など、手が塞がっている状況でも音声で指示を出せるため、生活のさまざまなシーンで応用できるでしょう。
この技術は、幅広いユーザーにとって使いやすさを向上させる可能性があります。特に、視覚障がい者や手の不自由な方々にとっては、音声でコンピューターを操作できることが、日常生活やワークフローの改善につながる大きな助けとなるでしょう。
⑧会話文の作成
Llama 3.1は、リアルな対話の生成にも優れた能力を発揮します。言葉をよく理解し、自然な会話の流れを作り出せるので、まるで人間同士が話しているような会話文を作れます。
この機能を使えば、さまざまな場面に合わせた会話文をすぐに作成できます。例えば、カスタマーサービスの応対や、教育用の対話、ゲームのキャラクター会話など、幅広い用途に活用できます。
このツイートでは、Llama 3.1を使用した会話文生成の例が紹介されています。簡単な操作で、目的に合った会話文がすぐに作れることが分かります。この機能によって、単調な会話ではなく、状況に応じて変化する自然な対話文が作れるでしょう。
⑨ToDoリストの作成
Llama 3.1を使用してToDoリストを作成可能です。ユーザーの入力に基づいて、効率的で整理されたToDoリストを自動生成できます。日々のタスク管理が簡単になり、効率的に作業を進められるでしょう。
この投稿では、Llama 3.1を使用したToDoリスト作成の例が紹介されています。Llama 3.1の高度な言語処理能力を活用することで、ユーザーが入力した情報をもとに、最適なタスクの順序や優先順位を自動的に設定できます。さらに、リマインダー機能や進捗状況の追跡も可能となり、ユーザーは常に最新のタスク状況を把握できます。
⑩多言語翻訳
Llama 3.1は多言語翻訳にも対応しています。複数の言語間での翻訳が可能です。ただ、特定の言語は精度に注意が必要です。特に、日本語には対応していないため、日本語を含む翻訳に関しては過信しない方が良いでしょう。
こちらのツイートでは、Llama 3.1を使用した多言語翻訳の例が紹介されています。Llama 3.1の多言語対応機能を活用することで、グローバルなコミュニケーションがスムーズになるでしょう。
例えば、ビジネスの国際展開や多文化間の交流において、リアルタイムでの翻訳が可能になるため、言語の壁を越えて情報を共有できます。
Llama 3.1 進化し続けるAI技術の最前線
Llama 3.1は、Metaが開発した最新のオープンソース大規模言語モデルとして、多様な活用方法が期待されています。Perplexityでの検索強化からAIボット作成、クラウドサービスとの連携、コード生成、音声入力、会話文作成、ToDoリスト生成、多言語翻訳まで、幅広い用途に対応可能です。
ただし、日本語対応などの一部機能には制限があるため、使用する際は注意が必要です。今後のアップデートや改良による機能拡張や精度向上が期待されます。
Llama 3.1の無料で商用利用可能なオープンソースモデルとしての特性を活かし、さまざまな分野でのAI活用が進むでしょう。開発者やビジネス利用者は、Llama 3.1の可能性を探り、独自のアプリケーションやサービスの開発に活用していくことが重要です。
AI技術の進化は日々加速しています。Llama 3.1のような最新のAIモデルの動向に注目し、積極的に活用していくことで、ビジネスや研究開発の新たな可能性を切り開くことができるでしょう。
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