メタズ・ラマは、元の研究チームの78%が退職し、離職率が高くなった。

かつては人工知能ロードマップの礎として称賛されていた Meta の先駆的な Llama イニシアチブは、現在、主要な貢献者の大規模な流出という問題に直面している。.

Llamaを発表した2023年の重要な論文に名前が挙げられている14人の研究者のうち、 Meta。

ラマチームは競技に出発した

残りの 11 人のチーム メンバー、つまり研究者の 78% は、ライバルのベンチャー企業に加わったり設立したりするために大部分が離脱し、Meta の主力オープン ソース プロジェクトは、元々の創造力をほとんど失った状態になっています。.

こうした人材流出が最も顕著なのは、パリを拠点とするAIスタートアップ企業Mistralだ。同社は、Llamaの初期設計に大きく貢献したギヨーム・ランプルとティモシー・ラクロワによって設立された。彼らはMeta出身の仲間たちと共に、Metaの製品に直接対抗する新たなオープンソースモデルの開発に精力的に取り組んでいる。.

また、トップクラスの AI 企業が、優秀な人材を真剣に探しており、トップクラスの AI 研究者をチームに迎え入れるために多額の資金を支払っているという報道もある。

Metaに関しては、専門知識の移転により、同社自身のAIへの野望に対する懐疑論が高まる中で、Metaが今後も一流の研究者を引き留めることができるのかという疑問が観測者の間で浮上している。.

Meta 社内の課題をさらに複雑にしているのは、パフォーマンスと方向性に関して従業員から提起された懸念に応えて、同社は最近、同社史上最大の AI モデルである Behemoth のリリースを延期すると発表したことだ。.

一方、モデルシリーズの最新版であるラマ4については、開発者らはほとんど沈黙を守っている。.

現在では、より迅速なイノベーション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手段を好む人が増えています。.

Meta は研究部門を再編しているのでしょうか?

人事の混乱は、経営陣の刷新と時を同じくして起こった。メタ社の基礎AI研究（FAIR）部門を8年間率いてきたジョエル・ピノー氏は、先月、退任することを明らかにした。

彼女の後を継ぐのは、FAIRの共同設立者で、GoogleのDeepMindで5年間勤務した後、2025年5月にMetaに復帰したロバート・ファーガスだ。この交代は、Metaの研究部門内での離職と再編のより広範なパターンを浮き彫りにしている。.

Llama 論文の発表以来、FAIR は Llama を AI 戦略の要として引き続き注目しているにもかかわらず、元々の才能の多くを静かに失ってきました。.

今、問題となっているのは、Meta がその基盤を築いたチームのほとんどを失った状態で、オープンソース モデル開発においてかつて保持していたリーダーシップを守れるかどうかだ。.

Llamaの論文は発表当時、新たなモデルを導入しただけでなく、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といったプロプライエタリシステムとは異なり、Llamaのアーキテクチャ、学習コード、パラメータセットは研究者や開発者に自由に公開されていました。.

Meta は、公開アクセス可能な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を単一の GPU で実行し、高度な AI 機能へのアクセスを民主化できることを実証しました。.

Metaは、一時期、オープンソースのフロンティアを席巻する勢いを見せた。しかし、2年が経ち、初期の優位性は薄れつつある。AI研究に数十億ドルを注ぎ込んだにもかかわらず、同社は多段階のロジック、複雑な問題解決、あるいは外部ツールとの統合を必要とするタスクに特化した専用の「推論」モデルを未だに備えていない。.

対照的に、 GoogleやOpenAIといった競合他社は、これらの機能を最新リリースの中核に据えており、Metaの弱点をさらに浮き彫りにしている。

Metaを去った11名の著者は、いずれも平均5年以上在籍しており、短期的なtrac社員ではなく、深く関わってきた研究者の退職を示唆しています。彼らの退職は2023年1月からLlama 3サイクルまで、そして最近では2025年初頭まで続き、初期のLlamaチームが徐々に解体されつつあることを示しています。.

Metaはこれらの退職を公に認めており、広報担当者は、Llama論文の元共著者のキャリア動向を tracするX投稿を例に挙げています。具体的な進路は、新興スタートアップ企業から競合研究室のリーダー職まで様々ですが、この集団的な移行は、人材が最もダイナミックでオープンなプラットフォームに集まるというAI業界の変化を浮き彫りにしていると報じられています。.