Llama4（Large Language Model Meta AI）使ってみた。
Llama（Large Language Model Meta AI）とは？
SAKASAMetaが開発した大規模言語モデル
Llama４（ラマ）って、使った？
未来ちゃんうん！すごく回答が早くて精度も増してる気がした！
推論プロバイダーmeta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
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We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
目次
Llama の特徴
1. オープンモデル（公開されているAI）
Llamaは、オープンなAIモデル なので、研究者や開発者が自由に使ったり、改良したりできます。
他のAI（ChatGPTやClaude）はクローズド（非公開）モデルですが、Llamaはオープン！
2. 進化し続けるバージョン
Llamaには Llama 1, 2, 3… と、どんどん進化しています。
- Llama 1（2023年2月）: 限られた研究者向けに公開
- Llama 2（2023年7月）: 一般公開され、商用利用も可能に！
- Llama 3（2024年4月）: 翻訳や対話生成、コード生成などのタスクに対応
- Llama 4（2025年4月）:マルチモーダル能力が飛躍的に向上
3. 無料で使える！
MetaはLlamaを 無料で提供 していて、開発者が使いやすいようになっています。
（※ 商用利用する場合は一部制限あり）
Llama4 と ChatGPT4 の比較
未来ちゃん「Llama 4」とOpenAIの「ChatGPT (GPT-4)」の比較表を作成してみました。
| 項目 | Llama 4（Meta） | ChatGPT（GPT-4 / OpenAI） |
|---|---|---|
| 提供元 | Meta（旧Facebook） | OpenAI |
| モデル名 | Llama 4 | GPT-4（GPT-4-turboなども含む） |
| 公開状況 | オープンソースモデル（商用利用可） | クローズド（API経由で利用） |
| 利用方法 | Hugging Face、ローカル実行など | ChatGPT（Web）、API経由（OpenAI、Azure） |
| 商用利用 | 可能（ライセンス条件あり） | 有償プランで可能（API契約） |
| ファインチューニング | 自由に可能（自己ホストも可） | 不可（OpenAI提供のツール使用） |
| 性能（言語理解） | GPT-4と同等レベルとの報告あり | 高精度・幅広い知識・安定性あり |
| マルチモーダル対応 | 対応予定・一部研究版で可能 | 画像・音声・コード入力に対応（GPT-4-turbo） |
| コード理解・生成 | 高性能（Code Llamaの統合も） | 非常に高性能（特にGPT-4-turbo） |
| カスタマイズ性 | 高い（自己環境に合わせて構築可） | 低い（プロンプト設計やAPI設定で調整） |
| 学習データの開示 | 非公開（OpenWeights） | 完全非公開 |
| 動作環境 | GPU搭載PC・クラウド（例：RunPod） | Webブラウザ / API経由のみ |
| 主な用途 | 研究・ローカルAI・企業内利用など | 一般利用・業務支援・生成AIサービス |
普通にチャットする分には、スピード感に若干の違いは感じられましたが、
具体的な能力では、どの様な違いがあるのでしょうか？
執筆能力 Llama 4 vs ChatGPT（GPT-4）比較
| 比較項目 | Llama 4（Meta） | ChatGPT（GPT-4） |
|---|---|---|
| 執筆の流暢さ | 自然で文法的に正確だが、やや硬めの場合あり（調整が必要） | 非常に自然で読みやすい文章を生成。トーンの調整も容易。 |
| 構成力（導入・展開・結論） | 指示を明確にすればある程度可能 | 自動で起承転結やセクション分けが得意 |
| SEO対応（見出し構造やキーワード活用） | 明示的なプロンプトで対応可（テンプレート推奨） | SEOに強く、H2・H3の構造も自動生成可能 |
| リサーチ能力 | Web検索機能なし（事前学習に依存） | 有料プランではブラウジング可能（最新情報を調べて執筆） |
| 口調・トーン調整 | カスタムトークンや温度調整で可能 | 指定するだけで丁寧語・カジュアル・専門的など自在に調整可 |
| クリエイティブな表現 | 比較的シンプル | 比喩やストーリーテリングなどが得意 |
| 画像生成・埋め込み対応 | 外部連携必要（例：Stable Diffusionなど） | ChatGPT（Pro）ではDALL·Eで画像生成・挿入可能 |
| 共同編集機能 | 自前で構築する必要あり（例：ローカルノート） | ChatGPT上でリアルタイム対話しながら執筆可能 |
| ファインチューニング | カスタムブログ用AIとして育成可（自己ホスト可） | カスタムGPTの作成機能あり（ノーコードで対応） |
| おすすめ利用者 | 技術に慣れた中〜上級者・自前ブログ環境の人 | 初心者〜上級者まで幅広く対応 |
プログラミング支援能力の比較（LLaMA 4 vs ChatGPT GPT-4）
| 比較項目 | LLaMA 4（Meta） | ChatGPT（GPT-4 Turbo） |
|---|---|---|
| 自然言語→コード生成 | ✅ 可能（コード補完対応モデルあり） ※Code LLaMAなど派生モデルが必要 | ✅ 非常に優秀 Python、JavaScript、HTML、CSS、SQLなど多言語に対応 |
| コードの説明・解説 | ⚠️ 一部可能（Code LLaMA利用時） 精度はモデル次第 | ✅ 高精度な解説が可能。初心者にもわかりやすく説明できる |
| バグの発見・修正提案 | コードのみの解析に特化（対話ベースは苦手） | コードの誤りを読み取り、修正コードを提示可能 |
| 対話型のコーディングサポート | 対話最適化がされていない場合が多い | 高度なチャットUIで、段階的な指導が可能 |
| API設計・ドキュメント作成 | ドキュメント生成は簡易的 | Swaggerなどの形式やコメント付きコード生成に強い |
| Gitやバージョン管理の知識支援 | 弱い | GitコマンドやGitHubの使い方も丁寧に教えてくれる |
| ライブラリやフレームワークの提案 | 一部の情報は対応 | 最新ライブラリ・ベストプラクティスの提案も可能（例：Reactでの状態管理など） |
| 統合開発環境（IDE）との連携 | Visual Studio Code などに組み込み可能（Code LLaMA等） | CopilotやVSCode拡張とも連携可能（ChatGPT ProならAPI利用も） |
| 日本語対応・自然な指導 | 英語中心。日本語の解釈力は限定的なことも | 日本語の質問にもスムーズに対応。初心者にもやさしい |
Llamaの活用例
Llamaは、企業や研究者によって様々な用途で活用されています！
🔹 AIチャットボット
🔹 文書の要約や翻訳
🔹 コードの生成・補助
🔹 カスタマイズAIの開発
企業や開発者が独自のAIを作るための「土台」 になっているのがLlamaの強み！
まとめ
Llamaは、Metaが開発したオープンな大規模言語モデル（LLM）
ChatGPTとは違い、オープンソース的な使い方ができる！
研究者や企業が自由にカスタマイズ・活用できるAIモデル！
🚀 「自分でAIを作りたい！」という人には、Llamaがオススメ！