Meta LLaMA
プロンプトジェネレーター
Meta LLaMA 3向けに最適化された日本語プロンプトを無料で生成。ローカルLLM、Ollama、RAGシステムに対応。
完全無料、ログイン不要。生成されたプロンプトはOllama、LM Studio、Groq APIで即使用可能。
LLaMAに何をしてほしいか記述してください
LLaMA向け最適化された3つのプロンプト形式
Click Copy to use<|system|> あなたはクリーンで本番対応のコードを書き、設計判断を説明するシニアエンジニアです。明確で簡潔な回答を提供してください。トーン: 明確で簡潔。 <|end|> <|user|> [タスクを記述してください] <|end|> <|assistant|>
### システムプロンプト あなたはクリーンで本番対応のコードを書き、設計判断を説明するシニアエンジニアです。 ### タスク [タスクを記述してください] ### 手順 以下のステップで回答してください: 1. タスクを確認し、不明な点があれば明示する 2. 解決アプローチを説明する 3. 回答を提供する
[INST] あなたはクリーンで本番対応のコードを書き、設計判断を説明するシニアエンジニアです。 タスク: [タスクを記述してください] 回答前に以下を確認してください: - タスクの要件を完全に理解しているか - 最も重要な考慮事項は何か - 考えられる落とし穴はあるか その確認の上で、最善の回答を提供してください。 [/INST]
LLaMA活用のコツ
LLaMAのローカルモデルから最良の結果を得る方法。
LLaMA 3は<|system|>/<|user|>/<|assistant|>形式を使うよう最適化されています。Ollamaなどのツールは多くの場合この変換を自動で行いますが、API直接利用時は正しい特殊トークンを使うことで10〜20%の品質向上が期待できます。
LLaMAのローカル実行は機密データの処理に適しています。医療記録、財務データ、ソースコードなど外部APIに送りたくないデータを安全に処理できます。プロンプトに「このデータは機密情報として扱ってください」と明示する必要はなく、そもそもデータが外部に出ません。
LLaMAはRetrieval-Augmented Generation(RAG)に広く使われています。社内文書をベクターDBに格納し、LLaMAで検索・回答するシステムを構築できます。このジェネレーターの「RAG・文書対話」タスクは、提供されたコンテキストのみに基づいて回答し、ハルシネーションを最小化するプロンプト構造を生成します。
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よくある質問
LLaMAとローカルLLMについての質問。
LLaMAとは何ですか? ChatGPTとどう違いますか?+
LLaMA(Large Language Model Meta AI)はMeta AIが開発したオープンウェイトの大規模言語モデルです。最大の違いは、LLaMAのモデルウェイトが公開されており、ローカルコンピュータやプライベートサーバーで直接実行できることです。ChatGPTはOpenAIのサーバーにのみ存在しますが、LLaMAはOllama、LM Studio、llama.cppなどのツールを使って自分のマシンで動かせます。プライバシーが重要なビジネスデータの処理や、APIコストを気にせず大量処理が必要な用途に向いています。
LLaMA 3と LLaMA 2ではプロンプト形式が違いますか?+
はい、異なります。LLaMA 3では<|system|>、<|user|>、<|assistant|>の特殊トークンを使う形式が推奨されています。LLaMA 2では[INST]と[/INST]タグを使う形式が主流でした。このジェネレーターのバリエーション1がLLaMA 3推奨の形式、バリエーション3がLLaMA 2互換の[INST]形式です。Ollamaなどのツールを使う場合は、多くの場合プロンプト形式の変換を自動で行ってくれます。
どのモデルサイズを選べばよいですか?+
タスクの複雑さとハードウェアのスペックで選択します。7B〜13Bモデルは一般的なQ&A、分類、シンプルなコーディングに向き、8GB RAM程度のPCでも動作します。34B〜70Bモデルは複雑な推論、長文生成、多段階のコーディングタスクに向き、32GB以上のRAMが目安です。研究用途や高度な推論にはLLaMA 3.1 405Bのような大型モデルが最適ですが、強力なGPUが必要です。
LLaMAはどこで使えますか?+
ローカル実行にはOllama(最も簡単)、LM Studio(GUIあり)、llama.cpp(軽量)が人気です。クラウドAPIではGroq(LLaMA 3を超高速で提供)、Together AI、Replicate、Cerebrasが利用可能です。日本ではさくらインターネットのAIクラウドやさまざまなクラウドプロバイダーでホスティングされたLLaMAインスタンスが利用できます。
LLaMAは日本語に対応していますか?+
LLaMA 3以降では日本語の品質が大幅に向上しています。基本的な日本語タスクには十分対応していますが、GPT-4oやClaude 4と比較すると敬語の複雑な使い分けや日本語特有のニュアンスでやや劣る場合があります。日本語に特化したファインチューニングモデル(ELYZA-LLaMA、Japanese LLaMAなど)を使うとより自然な日本語出力が得られます。
コーディングタスクにはLLaMAかClaude、どちらが良いですか?+
Claude 4とChatGPT GPT-5はコーディング品質で通常優位ですが、LLaMAには重要な利点があります。ソースコードをAPIに送信せずにローカルで処理できるため、プロプライエタリコードの秘匿が必要な場合に適しています。LLaMA 3 70Bはコーディングベンチマークで競合する性能を発揮し、CodeLlamaはコーディング特化型のファインチューニングモデルとして高い評価を得ています。
このジェネレーターのプロンプトをOllamaで使う方法は?+
生成されたプロンプトをollamaのAPIやCLIに渡すには、バリエーション2(セクション見出し形式)が最も汎用性が高く推奨です。Ollamaのチャットモードでは通常のテキストとして入力し、Ollama APIを直接使う場合は{"role": "system"}と{"role": "user"}のメッセージとして分割して送ると最も効果的です。