Meta의 선구적인 라마 이니셔티브는 인공 지능 로드맵의 초석으로 예고 된 라마 이니셔티브가 이제 주요 기여자들의 상당한 출애굽기와 함께 잡히고 있습니다.
LLAMA를 공개 한 2023 년의 주요 2023 논문을 장식 한 14 명의 연구원 중 3 명, 연구 과학자 Hugo Touvron, 연구 엔지니어 자비에르 마티 네트 및 기술 프로그램 리더 인 파이살 아즈 하르 (Faisal Azhar)는 메타 .
라마 팀은 경쟁을 위해 떠났다
다른 11 명의 팀원, 또는 연구원의 78%가 라이벌 벤처에 가입하거나 설립하기 위해 크게 떠나 Meta의 플래그십 오픈 소스 프로젝트를 원래 창의적인 힘을 많이 남겼습니다.
이 재능은 Guillaume Lample과 Llama의 초기 디자인의 악기 건축가 인 Timothée Lacroix가 설립 한 파리 기반 AI 신생 인 Mistral보다 더 눈에 띄지 않습니다. 동료 메타 동문의 간부들과 함께, 그들은 메타의 오퍼링에 직접 도전하는 새로운 오픈 소스 모델을 개발하기가 열심히 일하고 있습니다.
팀에 합류하기 위해 낚시질 하기 위해 많은 돈을 지불했다는 보고서에 따르면 이는 또한옵니다
Meta의 경우, 전문 지식의 마이그레이션으로 인해 관찰자들은 회사가 자체 AI 야망에 대한 회의론을 증가시키는 순간에 Meta가 최고의 연구자들을 계속 유지할 수 있는지 의문을 가졌습니다.
Meta의 내부 과제를 정리 한이 회사는 최근 직원들이 성과와 방향에 대한 우려에 대응하여 가장 큰 AI 모델 인 Behemoth의 출시 지연을 발표했습니다.
한편, 개발자들은 모델 시리즈의 최신 반복 인 Llama 4에서 크게 음소거되었습니다.
많은 사람들이 현재 더 빠른 혁신과 최첨단 기능을 약속하는 DeepSeek 및 Qwen과 같은 오픈 소스 대안을 선호하고 있습니다.
메타가 연구 부서를 재구성 할 수 있습니까?
인사의 격변은 리더십의 흔들림으로 도망 쳤다. Fair 안내 한 Joelle Pineau는 지난 달에 그녀가 물러날 것이라고 밝혔다.
2025 년 5 월 Meta에 다시 합류하기 전에 Google의 Deepmind에서 반 10 년을 보낸 공동 창립자 인 Robert Fergus가 등장했습니다.이 전환은 Meta의 연구 순위 내에서 광범위한 회전율과 재구성 패턴을 강조합니다.
라마 페이퍼가 출판 된 이후, Fair는 회사가 AI 전략의 lynchpin으로 Llama를 계속 스포츠 라이트 라이트로 밝히더라도 조용히 원래의 재능을 잃어 버렸습니다.
문제는 이제 메타가 한때 오픈 소스 모델 개발에서 개최 된 리드를 재단을 마련한 팀의 대부분없이 방어 할 수 있는지 여부입니다.
출시 당시 Llama Paper는 새로운 모델을 소개하는 것 이상을했습니다. 그것은 공개적으로 공유 된 대규모 모델 가중치의 개념에 대해 정당성을 부여했다. OpenAi의 GPT-3 또는 Google Palm과 같은 독점 시스템과 달리 Llama의 아키텍처, 교육 코드 및 매개 변수 세트는 연구원과 개발자가 자유롭게 사용할 수있었습니다.
Meta는 공개적으로 액세스 가능한 데이터 만 활용하고 효율성을 최적화함으로써 최첨단 언어 모델이 단일 GPU에서 실행될 수 있으며 고급 AI 기능에 대한 액세스를 민주화 할 수 있음을 보여주었습니다.
짧은 기간 동안 메타는 오픈 소스 프론티어를 지배 할 준비가 된 것처럼 보였다. 그러나 2 년 후 초기 이점이 약해졌습니다. AI 연구에 수십억 달러를 쏟아 부었음에도 불구하고 회사는 여전히 다중 단계 논리, 복잡한 문제 해결 또는 외부 도구의 통합을 요구하는 작업에 맞는 전용 "추론"모델이 부족합니다.
반대로 경쟁 업체는 이러한 기능을 최신 릴리스의 중심으로 만들었으며 Meta의 격차를 강조했습니다.
메타를 떠난 11 명의 저자는 각각 회사와 함께 평균 5 년 이상을 기록했으며, 단기적인 ContracTors 대신 깊게 포함 된 연구원의 출발을 나타냅니다. 그들의 출구는 2023 년 1 월부터 라마 3 사이클까지, 그리고 최근 2025 년 초까지 오리지널 라마 팀의 점진적인 풀림을 나타냅니다.
메타는 대변인이 전 LLAMA 페이퍼 공동 저자의 경력이 tracX 포스트를 가리키면서 출발을 공개적으로 인정했다. 신흥 스타트 업의 역할에서 경쟁 실험실의 리더십 위치에 이르기까지 정확한 목적지는 달라 지지만, 집단 마이그레이션은 인재가 가장 역동적이고 개방형 플랫폼을 따르는 AI 환경의 변화를 강조한 것으로 알려졌다.
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