ارتفاع معدل الدوران الوظيفي يضرب فريق Llama في Meta حيث يغادر 78% من فريق البحث الأصلي

مبادرة Llama الرائدة في Meta، التي كانت تُعتبر سابقًا حجر الزاوية في خارطة طريق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، تواجه الآن هجرة كبيرة للمساهمين الرئيسيين.

من بين أربعة عشر باحثًا الذين تحمل أسماءهم ورقة البحث الأساسية لعام 2023 التي كشفت عن نموذج Llama، لا يزال ثلاثة فقط، وهم عالم البحث هوغو تورفون، ومهندس البحث زافييه مارتنيت، وقائد البرنامج التقني فيصل أزهار، في Meta.

غادر فريق Llama للعمل لدى المنافسين

غادر أحد عشر عضوًا من الفريق، أو 78% من الباحثين، بشكل أساسي للانضمام إلى مشاريع منافسة أو تأسيسها، تاركين المشروع المفتوح المصدر الرائد في Meta دون الكثير من قوته الإبداعية الأصلية.

لا توجد مكان أكثر وضوحًا لهذا النزيف في المواهب منه في شركة Mistral، شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مقرها باريس، أسسها غيوم لامب وتيموثيه لاكروا، وكلاهما من المهندسين المعماريين الأساسيين لتصميم Llama الأولي. إلى جانب مجموعة من زملائهم من خريجي Meta، يعملون بجد على تطوير نماذج جديدة مفتوحة المصدر تتحدى مباشرة عروض Meta.

يأتي هذا أيضًا في وقت أشارت فيه التقارير إلى أن شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى تخوض سباقًا جادًا للبحث عن المواهب، وتدفع مبالغ طائلة لصيد أفضل باحثي الذكاء الاصطناعي للانضمام إلى فرقها.

أما بالنسبة لـ Meta، فقد دفع هجرة الخبرات المراقبين إلى التساؤل عما إذا كانت Meta يمكنها الاستمرار في الاحتفاظ بأفضل الباحثين في وقت تواجه فيه الشركة شكوكًا متزايدة حول طموحاتها الخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي.

ومما يفاقم التحديات الداخلية لـ Meta، أعلنت الشركة مؤخرًا عن تأجيل إصدار Behemoth، وهو أكبر نموذج للذكاء الاصطناعي على الإطلاق، استجابة للقلق الذي أثاره الموظفون بشأن أدائه واتجاهه.

في هذه الأثناء، ظل المطورون صامتين إلى حد كبير بشأن Llama 4، أحدث إصدار في سلسلة النماذج.

الكثيرون يفضلون الآن بدائل مفتوحة المصدر، مثل DeepSeek وQwen، التي تعد بابتكار أسرع وقدرات متطورة.

هل تعيد Meta تنظيم قسم البحث الخاص بها؟

تزامن الاضطراب في الهيكل التنظيمي مع تغيير في القيادة. كشفت جويل بينيو، التي قادت قسم أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسي في Meta (FAIR) لمدة ثماني سنوات، الشهر الماضي أنها ستستقيل.

في أعقابها يأتي روبرت فيرجس، أحد مؤسسي FAIR، الذي قضى نصف عقد في Google’s DeepMind قبل أن يعود إلى Meta في مايو 2025. يسلط هذا الانتقال الضوء على نمط أوسع من الدوران الوظيفي وإعادة التنظيم داخل صفوف البحث في Meta.

منذ نشر ورقة Llama، فقد قسم FAIR بصمت العديد من مواهبه الأصلية، حتى مع استمرار الشركة في تسليط الضوء على Llama كمحور استراتيجيتها في مجال الذكاء الاصطناعي.

السؤال الآن هو ما إذا كانت Meta يمكنها الدفاع عن الريادة التي كانت تحتفظ بها سابقًا في تطوير النماذج مفتوحة المصدر دون الكثير من الفريق الذي وضع أسسها.

في وقت إصدارها، لم تقدم ورقة Llama نموذجًا جديدًا فحسب؛ بل منحت الشرعية لمفهوم أوزان نماذج اللغة الكبيرة المشتركة علنًا. وعلى عكس الأنظمة الخاصة مثل GPT-3 الخاص بـ OpenAI أو PaLM الخاص بـ Google، كانت بنية Llama ورموز التدريب ومجموعات المعلمات متاحة بحرية للباحثين والمطورين.

أظهرت Meta أنه من خلال الاستفادة فقط من البيانات المتاحة للجمهور وتحسين الكفاءة، يمكن تشغيل نماذج اللغة ذات المستوى الأعلى على بطاقة رسومات واحدة (GPU)، مما ديمقراطية الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

في فترة وجيزة، بدا ميتا على أعتاب الهيمنة على الواجهة الأمامية للبرمجيات مفتوحة المصدر. ومع ذلك، وبعد مرور عامين، تضاءل ميزانها المبكر. وعلى الرغم من إنفاق مليارات الدولارات على أبحاث الذكاء الاصطناعي، لا تزال الشركة تفتقر إلى نموذج "استدلال" مخصص للمهام التي تتطلب منطقاً متعدد الخطوات، أو حل المشكلات المعقدة، أو دمج الأدوات الخارجية.

في المقابل، جعلت المنافسون مثل Google وOpenAI هذه الميزات مركزية في أحدث إصداراتهم، مما يبرز بشكل أكبر الفجوة التي تعاني منها Meta.

بلغ متوسط بقاء كل من المؤلفين الحادي عشر الذين غادروا ميتا أكثر من خمس سنوات في الشركة، مما يشير إلى رحيل باحثين متجذرين بعمق بدلاً من المتعاقدين قصيري الأجل. امتدت عمليات المغادرة من يناير 2023 خلال دورة Llama 3 وحتى أوائل عام 2025، مما يسلط الضوء على التفكك التدريجي لفريق Llama الأصلي.

أقرت ميتا بهذه المغادرات علناً، حيث أشار المتحدثون باسم الشركة إلى منشور على منصة X يتتبع التحركات المهنية لزملاء تأليف أوراق Llama السابقين. وعلى الرغم من تنوع وجهاتهم النهائية، من أدوار في شركات ناشئة ناشئة إلى مناصب قيادية في مختبرات منافسة، فإن الهجرة الجماعية هذه تسلط الضوء، وفقاً للتقارير، على تحول في مشهد الذكاء الاصطناعي، حيث يتبع المواهب المنصات الأكثر ديناميكية وانفتاحاً.