メタが彼らの有望なプロジェクトをすべてオープンソース化 | その理由を知る

メタが有望なプロジェクトをオープンソース化し、その理由を知る

はじめに

Facebookとして以前は知られていたMetaは、オープンソースソフトウェア開発のリーダーとなりました。この動きは、プロプライエタリな技術に依存している企業にとっては直感に反するかもしれませんが、Metaがすべてのプロジェクトを一般公開する理由はいくつかあります。

また読む:Metaはマルチセンサリーモデルをオープンソース化

この記事では、Metaがなぜオープンソースソフトウェアを強く推奨しているのか、そしてそれが企業にどのように利益をもたらすのかについて探っていきます。

Metaによるオープンソースリリースの規模

過去数年間、AIの分野では有望なオープンソースソフトウェアの数が大幅に増加しています。Metaはこの革命の最前線に立ち、200以上のプロジェクトをオープンソース化しています。しかし、特に効率的に商業化できるプロジェクトを一般に公開することで、会社は何を得るのでしょうか。

Metaの倫理的義務

Mark Zuckerbergを含む同社の主要な人物によると、Metaはオープンソースの結果です。当初、同社のプラットフォームはLinux、Apache、Mysql、PHPの組み合わせであるLAMPから構築されました。そのため、Metaは設立以来、自社のプロジェクトをオープンソース化することに「利他的でイデオロギー的な義務」を感じています。つまり、Metaは共同体に還元する道徳的な義務を感じています。

Facebookはオープンソースコミュニティから多くの教訓を得ており、さらに学ぶことを楽しみにしています。オープンソース化の背後にある3つの最も重要な考えは次のとおりです。

  1. 実用的なものを共有する。
  2. ヒーローを強調する。
  3. 一般的な問題を修正する。

より良いソフトウェアとコード

Meta自身によれば、有望なモデルをオープンソースで公開することは、彼らがより良いソフトウェアを構築し、より良いコードを書くことを意味します。彼らのエンジニアは自分たちの仕事をオープンソース化できると知っているため、より誇りを持って働くことができます。最終的には、エンジニアがMetaが取り組んでいることを自分自身で見ることができるため、トップの人材を引き付けることが容易になります。したがって、これには堅実なビジネスセンスがあります。

また読む:データエンジニアリングの概要

失うよりも得るものが多い

自社のプロジェクトをオープンソースとして公開する決定は、Metaにとって不利よりも有利な可能性があります。競合他社がFacebookのコードを使用しても、会社には大きな害はありません。したがって、Metaはプロジェクトをオープンソースとして公開することで得るものが失うものよりも多いのです。

コミュニティからの無料貢献

Metaは、モデルやコードへのオープンアクセスを提供することで、コミュニティの無料の貢献を活用することができます。この動きは、オープンソースの開発者の間で好意的な評判を得ることにもつながり、彼らがMetaに就職したりセキュリティ上の脆弱性を責任を持って通知したりする可能性が高くなるでしょう。

より優れた採用

コードが公開されると、より多くの開発者がそれに触れることができるため、Metaは求人募集に適格な候補者を見つけやすくなります。この広範な露出はまた、Metaの技術の標準化をインターネット全体でもたらし、会社にとって2つの利点があります:ユーザーベースの拡大とより良いブラウザのサポート。

また読む:AIは人間を置き換えるか?

Gen AIモデルの経済学

最近、Mark ZuckerbergはLex Fridman Podcastで、MetaのオープンソースのGenerative AIモデルの経済についての考えを表明しました。彼は「私たちは世界で最高の人々にそれを研究してもらいたい」と述べています。さらに、彼は世界クラスの研究者であれば、産業規模のインフラストラクチャを提供することを伝えたいとも述べています。彼はこれらのAIモデルのトレーニングには数億ドルのインフラストラクチャが必要であり、そのためにはこの分野でのさらなるイノベーションが必要です。これらをオープンソース化することで、Metaはコミュニティ全体を見て学び、それを利用することができます。オープンソースソフトウェアは、複数の人が監視しているため、効率的であり、より安全です。

もっと学ぶ:Generative AI:定義、ツール、モデル、利点など

研究開発の範囲

メタは、複数のものを構築するために使用できる一般的なタイプのプロジェクトのみをオープンソース化しています。そのため、これらのプロジェクトによる研究開発の範囲は非常に広く、無料でコミュニティ全体から助けを得ることは賢明な選択です。創設者の言葉によれば、「これらのAIモデルを訓練するには、数億ドルのインフラが必要です。したがって、この分野でさらなるイノベーションが必要であり、これらをオープンソースにすることで、私たちはコミュニティ全体を見て学び、恩恵を受けることもできます。」

メタは独自のインフラと開発の課題に直面しており、オープンソースは他の人々に役立つ解決策を共有するためのプラットフォームを提供しています。オープンソースはまた、イノベーションを加速し、より優れたソフトウェアを作成する方法を提供します。したがって、エンジニアリングチームがより優れたソフトウェアを生み出し、より透明性を持って働くことができるようになります。

結論

メタがプロジェクトをオープンソース化するという決定は、協力を重視し、知識を共有することを重要視していることを示しています。有望なモデルをオープンソースとして公開することにより、メタはより優れたソフトウェアを構築し、より良いコードを書き、優れた人材を確保し、開発者の間で好意的な評判を得ることができ、イノベーションを加速することができます。これらの利点は、競合他社が知的財産を盗むという懸念を上回ります。その結果、メタのオープンソースプラットフォームは、AIのイノベーションと進歩の主要なドライバーとなるでしょう。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

データ再構築の革命:広範な情報検索におけるAIのコンパクトな解決策

最近の進展により、ロスアラモス国立研究所の研究チームが、画期的な人工知能(AI)手法を開拓し、データ処理における前例の...

データサイエンス

「Ego-Exo4Dを紹介:ビデオ学習とマルチモーダルパーセプションに関する研究をサポートするための基礎データセットとベンチマークスイート」

今日、AIはほとんどの想像できる分野で応用されています。それは確かに私たちの生活を変え、プロセスを合理化し、効率を向上...

データサイエンス

人工知能についての国家安全保障リーダーの教育

MITの工学部、シュワルツマン・カレッジ・オブ・コンピューティング、およびスローンエグゼクティブエデュケーションの専門家...

機械学習

「Vchitectを紹介します:テキストからビデオ(T2V)およびイメージからビデオ(I2V)アプリケーションに適したオープンソースの大規模一般istビデオ作成システム」

“`html 人工知能(AI)の人気が爆発的に高まったことにより、深層生成モデルの大幅な進展が生まれました。これらのモデ...

機械学習

このGoogleのAI論文は、さまざまなデバイスで大規模な拡散モデルを実行するために画期的なレイテンシー数値を集めるための一連の最適化を提示しています

モデルのサイズと推論ワークロードは、画像生成のための大規模な拡散モデルが一般的になったために急激に増加しています。リ...

AIニュース

ジェネレーティブAIアプリケーションを構築するための最高のPythonツール チートシート

「VoAGI」新しいチートシートは、OpenAIやTransformersなど、ジェネラティブAIアプリを構築するためのトップPythonライブラリ...