Llama 4: 大規模言語モデル (LLM) アーキテクチャの大躍進research#llm📝 Blog|分析: 2026年3月22日 08:48•公開: 2026年3月22日 08:36•1分で読める•Qiita AI分析MetaのLlama 4は、大規模言語モデル (LLM) の効率に大きな進歩をもたらす、画期的なMixture of Experts (MoE)アーキテクチャを導入しました。 この革新的なアプローチにより、より高速な処理と、広範なコンテキストを管理する能力が向上し、さまざまなアプリケーションに新たな可能性が広がります。重要ポイント•Llama 4はMixture of Experts (MoE)アーキテクチャを利用し、計算効率を大幅に向上させています。•MoE設計により、Llama 4は各トークン処理にわずかなパラメータを使用しながら、多数のパラメータを維持できます。•このアーキテクチャは、長いコンテキスト処理と、生成AIによる複雑なタスクに新たな可能性を開きます。引用・出典原文を見る"Llama 4 Scoutを例にすると: 総パラメータ数: 1090億 1トークンあたりのアクティブパラメータ: 170億（16の専門エキスパート + 1つの共有エキスパート） 残りの約920億のパラメータは、そのトークン処理では休んでいる つまり、計算効率は170億クラスでありながら、多様な専門知識を持つ1090億の表現力を保てるというのが理論上の利点です。"QQiita AI2026年3月22日 08:36* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事AI Ushers in a New Era: Automating Code Security with Codex Security新しい記事Thai NLP Gets a Boost: Small Models Show Remarkable Performance関連分析researchAIコーディング：開発加速のカギ、「理解負債」を解き明かす2026年3月22日 09:45research学術AI研究、産業界のイノベーションに適応2026年3月22日 10:02researchタイのNLPが進化！小型モデルが驚異的なパフォーマンスを披露2026年3月22日 08:51原文: Qiita AI