メタの戦略的な優れた点：Llama 2は彼らの新しいソーシャルグラフかもしれません

Llama 2の戦略的な利点：新しいソーシャルグラフ

テック業界の注目を集めている動きとして、Metaは最近、無料でオープンソースの大規模言語モデル（LLM）の第2版であるLlama 2のリリースを発表しました。私は大規模言語モデルを利用した製品のユーザーおよび開発者として、この進展に喜びを感じました。しかし、Metaの戦略について詳しく掘り下げると、同社の戦術的かつ戦略的な優れた点に本当に感銘を受けました。本記事では、MetaがLlama 2をオープンソース化するという決定、ML主導の製品の競争の激しい環境におけるその影響、およびMetaがテック業界における独自の立場に対応する方法について探求します。

LLMの戦い- Meta、Microsoft、およびGoogle：今日、Microsoft/OpenAIやGoogleなどの業界の巨人は、最高のML主導製品を開発・マーケティングすることで激しく競い合っています。この戦いは、OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなどの各社のLLMの品質にも及んでいます。これらの企業は、自社のLLMを貴重な資産として厳重に保護しています。しかし、Llama 2をオープンソース化するというMetaの決定は、ゲームチェンジングな戦略的な動きを表しています。

オープンソースLLMの戦術的利点：Metaは、Llama 2をオープンソース化することで、GoogleやMicrosoftなどの競合他社に頼る可能性のある潜在的な顧客を先回りし、戦術的な利点を得ることができます。Metaは、オープンソースコミュニティの協力力を活用し、ユーザーや開発者を自社プラットフォームに引き付ける価値を認識しています。

• 「TableGPTという統合された微調整フレームワークにより、LLMが外部の機能コマンドを使用してテーブルを理解し、操作できるようになります」
• ReLoRa GPU上で大規模な言語モデルを事前学習する
• SimPer：周期的なターゲットの簡単な自己教示学習

また、他社にLLMを公開することで、貴重なフィードバック、テスト、および改善が可能になります。これらのミスは、比較的小規模な企業にとっては無害ですが、公に監視される大企業にとっては大きな損害をもたらす可能性があります。

Metaにとっての戦略的な意義：Metaは、主要なテック企業の中で比較的多様化された収益ストリームを持っていないため、一部のアナリストからはより露出が高くまたは脆弱と見なされています。Metaは、直接ソフトウェアやハードウェアを販売していません。さらに、GoogleやAmazon、Microsoftのような広範な商業クラウドインフラを持っていません。しかし、Metaはこれまでのメタバースへの投資を、広告の単なる集積業者を超えて多様化する手段として捉えています。メタバースには、複雑なB2BおよびB2Cの提供の可能性があり、Metaのこの新たな領域への戦略的な賭けは緻密かつ計算された動きです。

産業規模の第1の無形資産：MetaのオープンソースLLMイニシアチブを特筆するのは、LLMそのものの戦略的な意義です。大規模な言語モデルの構築には、膨大なトレーニングセット、優れた研究科学者のチーム、および高価なハードウェアが必要です。そのため、LLMは産業規模の最初の無形資産と見なされることができます。MicrosoftがOpenAIに100億ドルを投資したことは、LLMの開発に必要な膨大なリソースの証です。そのため、ごく一部の企業のみがこのようなモデルを構築することができます。さらに、フリーリリース後に様々なビジネスモデルを通じてLLMを収益化することができます。

多様化を推進する資産：Yann Lecunの優れた研究チームの専門知識を活用することで、MetaはLlama 2という強力な資産を獲得しました。このLLMに基づく革新的なソリューションを提供することで、Metaは広告以外の主要な収益源に多様化することができます。この戦略的な動きは、Metaの業界での地位を強化するだけでなく、テック企業との競争力を高める可能性も与えています。MetaがLlama 2をオープンソースLLMとしてリリースするという決定は、戦術的かつ戦略的な優れた点を示しています。これにより、Metaは潜在的な顧客を先手に打つことができ、コミュニティ主導の開発の恩恵を受けることができます。さらに、Llama 2への投資とその広範な可能性を活かすことで、Metaは従来の収益源を超えて多様化する位置づけを築いています。テックの景色が変化する中、MetaのオープンソースLLMイニシアチブは、革新、協力、および変化し続ける業界での長期的な成功へのコミットメントを示す先見の明を持ったアプローチです。

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