高い離職率がメタのラマに影響を与え、元の研究チームの78%が退職する

メタの先駆的なラマイニシアティブは、かつてその人工知能のロードマップの礎と見なされていましたが、現在は重要な貢献者の大規模な流出に直面しています。

2023年のLlamaを発表した画期的な論文に名前を連ねる14人の研究者のうち、メタに残っているのは研究科学者のウーゴ・トゥヴロン、研究エンジニアのザビエル・マルティネ、技術プログラムリーダーのファイサル・アザールの3人だけです。

ラマチームは競技に出発しました

他の11人のチームメンバー、つまり研究者の78%は、主にライバル事業に参加するか設立するために離れてしまい、Metaの主力オープンソースプロジェクトは元の創造的な力がほとんどなくなってしまいました。

この才能の流出が最も顕著なのは、パリに拠点を置くAIの新興企業Mistralで、Guillaume LampleとTimothée Lacroixによって設立されました。彼らはどちらもLlamaの初期設計の重要なアーキテクトです。Metaの同窓生たちとともに、彼らはMetaの製品に直接挑戦する新しいオープンソースモデルの開発に取り組んでいます。

これに加えて、報告によると、主要なAI企業は真剣な人材獲得を進めており、トップAI研究者を自社チームに引き入れるために多額の報酬を支払っている。

Metaに関しては、専門知識の移転が観察者にMetaが自社のAIの野望に対する懐疑が高まる中で、トップ研究者を保持し続けることができるかどうかを疑問視させています。

Metaの内部的な課題に加えて、同社は最近、従業員からのパフォーマンスと方向性に関する懸念を受けて、最大のAIモデルであるBehemothのリリースを延期することを発表しました。

一方、開発者たちはモデルシリーズの最新のイテレーションであるLlama 4においてほとんど静かにしている。

多くの人々が、より迅速な革新と最先端の機能を約束するDeepSeekやQwenなどのオープンソースの代替品を支持するようになっています。

Metaは研究部門を再編成している可能性がありますか?

人事の動揺は、リーダーシップの大変動と重なっています。8年間にわたりMetaの基礎AI研究(FAIR)部門を指導してきたジョエル・ピノーは、先月、自身が退くことを明らかにしました。

彼女の後にロバート・ファーガスが続きます。彼はFAIRの共同創設者で、2025年5月にメタに再加入する前に、グーグルのディープマインドで5年間を過ごしました。この移行は、メタの研究部門内での人事異動や再編成のより広範なパターンを浮き彫りにしています。

Llama論文の発表以来、FAIRはその元々の才能を静かに多く失ってきましたが、同社は引き続きLlamaをAI戦略の要として強調しています。

今の問題は、Metaがその基盤を築いたチームの多くなしに、かつて保持していたオープンソースモデル開発のリードを守れるかどうかです。

リリース時、Llamaペーパーは新しいモデルを紹介するだけでなく、大規模言語モデルの重みをオープンに共有するという概念に正当性を与えました。OpenAIのGPT-3やGoogleのPaLMのような独自システムとは異なり、Llamaのアーキテクチャ、トレーニングコード、およびパラメータセットは研究者や開発者に自由に利用可能でした。

Metaは、公開されているデータのみを活用し、効率性を最適化することで、最先端の言語モデルが単一のGPU上で動作できることを示し、高度なAI機能へのアクセスを民主化しました。

しばらくの間、Metaはオープンソースの最前線を支配する準備が整っているように見えました。しかし、2年後、その初期の優位性は衰えました。AI研究に数十億ドルを注ぎ込んでも、同社は依然として多段階の論理、複雑な問題解決、または外部ツールの統合を必要とするタスクに特化した「推論」モデルを欠いています。

対照的に、GoogleやOpenAIなどの競合他社は、これらの機能を最新のリリースの中心に据え、Metaのギャップをさらに際立たせています。

Metaを離れた11人の著者は、それぞれが会社に5年以上在籍していたことを示しており、一時的な契約者ではなく、深く根付いた研究者の離脱を意味しています。彼らの退社は2023年1月からLlama 3サイクルを経て、最近では2025年初頭までに及び、元のLlamaチームの徐々に解体が進んでいることを示しています。

Metaは、この離脱を公に認めており、広報担当者は、元Llama紙の共著者のキャリアの動きを追跡するXの投稿を指摘しています。新興スタートアップでの役割から競合する研究所のリーダー職まで、正確な目的地はさまざまですが、この集団的な移行は、才能が最もダイナミックでオープンなプラットフォームに従うというAI環境の変化を浮き彫りにしていると報告されています。

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