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过去6个月,ChatGPT的爆火,彻底让Meta坐不住了。
从2月开始开源大模型系列LLaMA的发布,到Llama 2升级、再到编码模型Code Llama,Meta可谓是赌上所有去ALL IN AI。
在开源社区,Llama系列模型的免费研究和商用,直接点燃了平替模型裂变的火种。
可是,Meta在风光的同时,AI团队正面临着离职潮。
The Information独家报道,因内部算力之争,LLaMA和OPT项目的团队成员,大半已经辞职。
![LLaMA核心原作多半离职,Meta AI内幕曝光!算力争夺撕破脸,大模型团队成员连换三轮](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/09/Fv-MhehSxiT0f79xVyBgaKfJ0JEU.png)
甚至,Meta直接弃掉他们正研发能与PaLM匹敌的模型,将Meta AI的两个实验室团队重组,以专注研发Llama 2。
Meta大部分研究人员的离职,恰恰暴露了,算力短缺是布局生成式AI的核心难题。
LLaMA论文14位作者,一半离职
在外界看来,科技巨头拥有比大多数公司更多的计算资源。一些公司包括Meta在内,在招聘AI研究人员时,一致强调自己是「GPU RICH」。
但事实上,自己心知肚明,Meta的计算资源供应方面也存在限制。
由此,算力纷争便在内部团队开启,让许多人弃Meta而去。
具体来讲,今年2月发布的初代LLaMA模型中的14位作者,已经超过一半的人全部离职。
有的转向AI初创公司,有的加入了科技巨头。
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf
离开Meta的研究科学家和工程师包括原LLaMA论文的作者之一Timothée Lacroix、Guillaume Lample和Marie-Anne Lachaux。
他们现在在法国初创公司Mistral AI工作,该公司由Lacroix和Lample于6月共同创办。
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还有其中的一位作者——Meta AI的研究总监Armand Joulin已经在5月离开了Meta,目前已加入苹果。
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Meta人工智能研究实验室「基础AI研究」的负责人Joelle Pineau在接受采访时表示:
留住和吸引优秀人才可能是我花费时间最多的地方,因为没有优秀的研究人员,我什么都做不了。
Meta正在面临的离职潮,恰恰凸显了大型科技公司在应对对人工智能人才需求激增的挑战。
大模型浪潮当前,各大科技公司唯恐落后,急于将AI接入自家产品和服务。
Riviera Partners的高管Kyle Langworthy称,「求贤若渴」的公司们,都排着队想挖角Meta的人工智能研究人员。
2月份的时候,继LLaMA的发布点燃社区热情后,小扎曾连夜对外官宣了公司的大动作:成立顶级产品团队,专注AIGC。
简言之,小扎将Meta未来的核心重点放在,生成式人工智能,以试图追赶谷歌、微软、OpenAI等竞争对手。
而曾经在2021年All In的「元宇宙」,也被放在了次要的位置。
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紧接着,Meta时不时地发布并开源了在人工智能领域的最新研究,包括通用视觉模型SAM「分割一切」、多模态AI模型ImageBind、Llama2、Code Llama等等。
这些研究一经发布,都在开源社区引起了很大的反响,得到一致好评。
而现在,随着有经验的研究人员流失,Meta在追赶竞争对手的路上多了一重阻碍。
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那么,具体是怎么回事,让这些高级研究人员愤而离去?
LLaMA和OPT的算力之争
2013年,Yann LeCun入职Meta后,担任AI研究主管时成立了人工智能研究实验室Meta AI(原FAIR)。
除了在加利福尼亚州门洛帕克和纽约设立主要实验室(LeCun的所在地),Meta AI还在蒙特利尔(Pineau的所在地)、巴黎、伦敦和西雅图设有分部。
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Meta AI实验室的成立,主要致力于AI的研究,将人工智能应用在翻译、MRI扫描等各种场景。
但是,ChatGPT横空出世之后,公司的高管们对AI更深层次融入产品的要求,变得更加急切。
其实,在ChatGPT发布之前,Meta也一直在开发自己的LLM。
2022年5月,Meta AI的一个北美团队对外公布,并开源了大模型OPT-175B。
Meta声称,这个模型的能耗要比GPT-3低,尽管这两个模型在训练期间学习的内容,在数量上是一样的。
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几个月后,该团队开始着手开发第二个更大的模型,旨在与谷歌的PaLM竞争。
与此同时,另一个位于巴黎的Meta AI团队,已经开始着手开发一个单独的大型语言模型,也就是LLaMA。
知情人士表示,这个模型比OPT要小。研究团队认为较小的模型在推理时会高效。
随之问题就来了,分别来自北美和巴黎两个实验室的团队,开启了获取算力资源之争,进而加剧了内部团队的纷争。
尤其是,LLaMA团队感觉自己被忽视了,自己的模型小,但获得的计算资源比北美的OPT团队少的多。
「基础AI研究」的负责人Joelle Pineau表示,
关于在Meta如何分配计算资源的决策,是由来自业务不同部门的领导人组成的小组,大致每月做出一次。
最终分配多少,分配给谁,取决于组织优先事项,以及项目距离发布还有多远来决定。
如果Meta AI的员工就分配发生争议,就会提交到上级,也就是Pineau这一层去处理。
在采访中,Pineau承认在LLaMA和OPT团队之间在算力分配上有些紧张,并补充道,「我们试图找到一条路,听取每个人的发声,即使无法去满足每个人的需求。」
对某些研究人员来说,这感觉像是一场竞赛。
Meta AI的一些高管也在质疑,为什么两个团队都做着相似的项目,但又互相竞争有限的资源。
2月巨变
两个团队之间的紧张关系,到今年2月达到了高潮。
恰在这个月,为了追赶竞争对手,Meta AI首次将LLaMA作为开源模型发布,授权用于研究目的。
其实,在发布的前一周,Meta AI的联合主管兼巴黎分部负责人Antoine Bordes就离开了Meta,而对外的离职原因是⼯作时间与加州⼀样让自己筋疲⼒尽。
现在,Bordes已经加入了人工智能公司Helsing。
![LLaMA核心原作多半离职,Meta AI内幕曝光!算力争夺撕破脸,大模型团队成员连换三轮](https://www.luyuan.io/wp-content/uploads/2023/09/FsBoBCuoByTj0BjcLgQgsFWdYabg.png)
知情人士表示,他的离职进一步,让LLaMA团队与北美的高管隔离开来。另外,Pineau也承认了Bordes的离职为团队「带来了一些不确定性」。
这不仅仅是LLaMA团队研究士气受挫的问题,与此同时,OPT团队在过去几个月里,一直也在面临人员流失的问题。
据称,OPT团队正在研发的更大型的模型,直接被Meta放弃。也不难理解,OPT的人员流失,和这个决定有着直接的关系。
根据研究作者Linkedin个人资料,19位OPT论文的作者中,也有一半人已离职Meta。
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2205.01068.pdf
「基础AI研究」的负责人Pineau无奈地表示,「当所有团队都想在这个时候升级模型,那时你要么选择其中一个,要么就让他们合作。」
团队重组,定位不清
在这一切发生的同时,Meta AI也被公司的频繁地变动搞得焦头烂额。
自从去年11月开始,小扎进行了数次全公司范围的裁员。其中,Meta AI也没能幸免。
今年2月,Meta AI领导人决定将相互竞争LLaMA和OPT团队的一些成员聚集起来,正式成立「生成式AI」团队,(由前苹果高管Ahmad Al-Dahle负责),同时也从Meta AI抽调了大量人员。
其实,我们在Llama 2论文中,可以看到不少LLaMA和OPT作者的身影。
比如OPT的团队中,Moya Chen、Todor Mihaylov、Punit Singh Koura加入「生成式AI」团队。
初代LLaMA团队中,Hugo Touvron、Thibaut Lavril、Xavier Martinet、Marie-Anne Lachaux、Naman Goyal、Aurelien Rodriguez加入「生成式AI」团队。
有趣的是,在Llama 2的致谢中,提到的4位最先发起这项研究的团队,其中三位已经离职,目前仅有Edouard Grave还在。
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尽管备受赞誉的开源模型LLaMA取得了不小的成功,但随着Meta对人工智能研究态度的不断变化,研究人员之间的紧张关系仍在酝酿。
传统上来讲,Meta AI拥有一种由研究人员主导的自下而上的文化,从而使团队能够专注于AI领域,并取得突破性的进展。
但随着小扎越来越倾向于将AI融入Meta的应用程序之中,Meta AI的关注点也随之缩小——解散了那些不以产品为导向的研究,比如蛋白质折叠。
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与此同时,新的项目也在生成式AI团队和Meta AI之间「反复横跳」。
比如,Meta在7月发布的Llama 2,以及在8月发布的专攻代码生成的Code Llama,就是分别由两个团队负责的。
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对此,Pineau表示,「这个领域发展得实在是太快了,我们现在还在探索,哪个项目应该由Meta AI来负责?哪个项目又该由生成式AI团队来负责?」
台前,开源模型光鲜靓丽,而幕后,AI研究人员离职潮涌、算力纷争、团队重组,为Meta倾力AI赶超对手带来了许多不确定性因素。
参考资料:
https://www.theinformation.com/articles/inside-metas-ai-drama-internal-feuds-over-compute-power?rc=epv9gi
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