Generating Text with a Local LLM Using java-llama.cpp

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[!INFO] 2025-06-30 Updated to java-llama.cpp 4.1 content.

Let's try out the Java binding for llama.cpp.

Add the following dependency library:

<dependency>
    <groupId>de.kherud</groupId>
    <artifactId>llama</artifactId>
    <version>4.1.0</version>
</dependency>

Write the following code:

package com.example;

import de.kherud.llama.InferenceParameters;
import de.kherud.llama.LlamaModel;
import de.kherud.llama.LlamaOutput;
import de.kherud.llama.ModelParameters;
import de.kherud.llama.args.MiroStat;

public class Main {

    public static void main(String... args) {
        ModelParameters modelParams = new ModelParameters().setModel(System.getProperty("user.home")
                + "/Library/Caches/llama.cpp/ggml-org_gemma-3-27b-it-GGUF_gemma-3-27b-it-Q4_K_M.gguf");
        InferenceParameters inferParams = new InferenceParameters("""
                「Attention is all you need.」がもたらした影響を端的に噛み砕いて教えてください。
                """).setTemperature(0f);
        ;
        try (LlamaModel model = new LlamaModel(modelParams)) {
            Iterable<LlamaOutput> outputs = model.generate(inferParams);
            for (LlamaOutput output : outputs) {
                System.out.print(output);
            }
        }
    }

}

Run it:

$ mvn -q compile exec:java -Dexec.mainClass=com.example.Main 2> /dev/null
/de/kherud/llama/Mac/aarch64
Extracted 'libjllama.dylib' to '/var/folders/6m/jnyp8461431g15qf217pmth40000gn/T/libjllama.dylib'
「Attention is all you need.」は、2017年に発表された論文で、自然言語処理の分野に革命をもたらしました。その影響を噛み砕いて説明します。

**従来の課題：**

*   **RNNやLSTMの限界:** それまでの自然言語処理の主流は、RNN（Recurrent Neural Network）やLSTM（Long Short-Term Memory）といった再帰型ニューラルネットワークでした。これらは、文章を順番に処理するため、長い文章になると情報の損失が起こりやすく、並列処理が難しいという課題がありました。
*   **翻訳の難しさ:** 機械翻訳では、文章の構造を理解し、単語間の関係性を正確に捉える必要がありましたが、RNNやLSTMでは限界がありました。

**「Attention is all you need.」の提案：**

*   **Transformerの登場:** この論文では、RNNやLSTMを使わずに、**Attentionメカニズム**のみで構成された新しいモデル「Transformer」を提案しました。
*   **Attentionメカニズムとは:** 文章中の各単語が、他の単語とどれくらい関係があるかを数値化する仕組みです。これにより、文章全体の関係性を捉え、重要な部分に焦点を当てることができます。
*   **並列処理が可能に:** Transformerは、文章全体を一度に処理できるため、RNNやLSTMよりも高速に学習・推論ができます。

**具体的な影響：**

*   **自然言語処理の性能向上:** Transformerは、機械翻訳、文章生成、質問応答など、様々な自然言語処理タスクで、それまでの最高性能を大幅に上回る結果を出しました。
*   **BERT、GPTなどの大規模言語モデルの登場:** Transformerを基盤としたBERTやGPTといった大規模言語モデルが登場し、自然言語処理の可能性を大きく広げました。これらのモデルは、人間が書いた文章と区別がつかないほど自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりすることができます。
*   **画像認識、音声認識への応用:** Transformerは、自然言語処理だけでなく、画像認識や音声認識といった他の分野にも応用され、目覚ましい成果を上げています。

**まとめ：**

「Attention is all you need.」は、自然言語処理の分野に**並列処理**と**長距離依存性**という2つの重要な要素をもたらし、その後のAI技術の発展に大きな影響を与えました。Transformerは、現在でも多くのAIモデルの基盤として使われており、私たちの生活を大く変えつつあります。

より詳しく知りたい場合は、以下のキーワードで検索してみてください。

*   Transformer
*   Attentionメカニズム
*   BERT
*   GPT
*   自然言語処理
*   大規模言語モデル

It looks like it will become easier to integrate local LLMs into Java applications.

IK.AM

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