Llama（Meta）

どんなツールか

Llama は Meta が公開した大規模言語モデル（LLM）です。最大の特徴は オープンウェイト、つまりモデルの重みが公開されており、自分の環境にダウンロードして動かせる点です。

「結局なに？」を一言でいえば、自前で運用できる生成 AI の基盤です。対話・文章生成・コーディング支援といった用途は他の LLM と共通ですが、提供のされ方が大きく異なります。

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特徴・仕組み

Transformer ベースの言語モデルである点は GPT などと同じですが、重みが配布されるため、利用者側がモデルを保持・実行・改変できます。

• ローカル PC・自社サーバー・自前のクラウド環境で動かせる（Ollama・llama.cpp・vLLM などの実行基盤が充実）。
• 用途に合わせた ファインチューニング（LoRA など軽量手法を含む）の土台にできる。
• 量子化（4bit など）で、限られた GPU/CPU でも動かしやすくできる。
• 派生モデル・データセット・ツールのコミュニティが厚く、オープンな LLM 発展の中心になっている。

ライセンスには利用条件（大規模事業者向けの条項など）があるため、用途によっては条件の確認が必要です。

得意・不得意

得意なのは、データを外に出したくない、モデルを自分で制御・カスタマイズしたい、という要件です。社内データでのファインチューニング、オフラインや閉域での運用、推論コストを自前で最適化したい場面に向きます。

不得意・注意点として、自前で動かすには相応の計算資源（特に GPU メモリ）と運用の手間がかかります。最上位のクローズド商用モデルと比べると、素の状態での総合力は用途により見劣りすることもあり、事実誤り（ハルシネーション）の可能性は他の LLM と同様です。

クローズド API との違い

「手元・自社環境で LLM を運用したい」「独自にチューニングしたい」「データを外に出せない」なら有力で、逆に運用負荷を避けて手軽に高品質な生成を使いたいならクローズド API が向きます。

使いどころ・注意点

総じて Llama は、自前運用・カスタマイズ・データ主権を重視する場面で中心となる、オープンウェイト LLM の代表格です。