LLaMA 3 APIを使用してAIアプリを作成する方法

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LLaMA 3 APIを使用したAIアプリの作成は、デジタルタスクの簡素化やテックアーセナルの強化を目指す人々にとって、革新と創造性に満ちた旅路です。Anakin.aiは、AI駆動のアプリケーション開発への参入障壁を劇的に低下させるノーコードソリューションを提供することで、この取り組みの基盤として際立っています。

人工知能（AI）は私たちの世界を変革しており、LLaMA 3 APIのようなプラットフォームにより、AIアプリを作成することは以前よりもアクセスしやすくなっています。このガイドでは、ほとんどまたはまったくコーディングの経験がなくても、LLaMA 3 APIを使用してアプリを構築する方法を学びます。新しい開発者であるか、AIに興味のあるビジネスプロフェッショナルであるか、または単に創造的なアイデアを持つ個人である場合、このステップバイステップのチュートリアルで独自のAIアプリの作成の道に進むことができます。

LLaMA 3 APIとは

Metaの最新のオープンソースの大規模言語モデル（LLM）ファミリであるLLaMA 3（Language Model for Assisted Annotation）は、LLaMA 2の足跡に続きます。それは複数のベンチマークで一流のパフォーマンスを披露し、改善された推論と8,000トークンのコンテキストウィンドウ（LLaMA 2の2倍）などの機能を追加しています。

MetaのこれまでのLLaMA 3リリースの「Instruct」モデルは、人間の指示に従うように改善されています。これらのバージョンには8B、8B-Instruct、70B、および70B-Instructが含まれます。

現在、400Bのパラメータを持つバージョンが開発中です。
LLaMA 3の最も重要な点は、GPT-4やGoogleのGeminiなどの所有モデルとは異なり、Metaが研究および商用利用のために公開していることです。

Groq、Databricks、およびReplicateなどの企業は、開発者や企業がモデルにアクセスして変更するために使用できるAPIを提供しています。

これらのベンダーは、管理されたAPIとサービスを介してLLaMA 3の展開と統合を容易にし、次のような機能を可能にします。
プライベートデータの使用によるパーソナライズされたドメイン固有のエクスペリエンス
待ち時間の短縮とパフォーマンスの向上
既存のプロセスとシステムとの完全な互換性

要するに、LLaMA 3 APIは、開発者や企業が強力で大規模なアプリケーションで使用できるMetaのオープンソース言語モデルにアクセスするために使用できるクラウドサービスのコレクションです。

LLaMAが特別なのは何ですか

LLaMAの独自性の真髄は、アクセシビリティ、パワー、そしてイノベーションの組み合わせにあります。これは単なる別のAIモデルではありません。LLaMAはAIの民主化への飛躍であり、先進技術をより広い対象者に利用可能にします。オープンソースであることで、コラボレーションと開発が異なる領域で進行し、AIの可能性を広げるクリエイターのコミュニティを育みます。効率と適応性に配慮したアーキテクチャは、LLaMAが現在だけでなく、AIアプリケーションの将来の基盤となることを保証します。

LLaMA 3をユニークにする要素：並外れた機能

オープンソースのアクセシビリティ：LLaMAは誰でも利用できるようになっており、開発者、研究者、趣味家の間でのイノベーションとコラボレーションを促進しています。
さまざまなアプリケーションに適応可能：言語翻訳、コンテンツ生成、またはより複雑なタスクにおいて、LLaMAの柔軟なアーキテクチャは幅広い用途をサポートしています。
コミュニティによる開発：オープンソースであることから、能力を高め、AI技術の最先端に保つための貢献を受けています。
リソースの効率性：LLaMAはリソース効率を考慮して設計されており、計算能力に制限のある環境を含むさまざまな環境で展開することができます。

LLaMA 3はChatGPTとGeminiより優れていますか

LLaMA 3がChatGPTとGeminiより優れているかどうかは、特定のユースケースと好みに大きく左右されます。LLaMA 3 のオープンソース性と適応性は、研究開発環境でのイノベーションと協力を促進する独自の利点を提供するかもしれません。一方、ChatGPTとGeminiは特定のアプリケーションや使いやすさの側面で優れているかもしれません。これらのモデルの選択は、特定の要件（アプリケーション、使用の容易さ、カスタマイズのサポートなど）に基づいて行うべきです。

ベンチマーク：

Metaによれば、LLaMA 3 8BはMMLU、ARC、DROPなど9つのベンチマークでMistral 7BやGemma 7Bなどのオープンソースモデルを上回っています。
LLaMA 3 70BはMMLU、HumanEval、GSM-8KなどのベンチマークでGemini 1.5 Proを超えていますが、AnthropicのClaude 3 Opusとは少し劣っています。
Mistral Medium、GPT-3.5、およびClaude Sonnetを凌駕するLLaMA 3 70Bは、コーディング、執筆、推論、要約をカバーするMetaのカスタムテストセットでも優れたパフォーマンスを発揮しました。

モデルのサイズとトレーニングデータ：

70Bのパラメータを持ち、15兆トークン（7500億語）のトレーニングデータでトレーニングされたLLaMA 3 70Bは、GPT-3.5やGemini 1.5 Proなどのモデルと比べてより大きなモデルサイズと多様なトレーニングデータを持っています。
より大きなモデルサイズとトレーニングデータは、推論、コーディング、複雑さの扱いなどの面でLLaMA 3に優位性をもたらす可能性があります。

機能：

Metaによれば、LLaMA 3は以前のバージョンと比較して改善された「ステアリング」、低い拒否率、およびトリビア、歴史、STEM分野、コーディングの推奨における高い精度を提供しています。
400Bパラメータ以上のLLaMA 3の今後の大規模なバージョンは、パフォーマンス、推論能力、および画像や音声などの多様な入力形式のサポートをさらに向上させる予定です。