अमीर घोलामी - AI Wiki

अमीर घोलामी एक कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जो कुशल डीप लर्निंग में विशेषज्ञता रखते हैं, जो मॉडल संपीड़न, क्वांटीकरण और स्केलेबल AI सिस्टम पर शोध के लिए जाने जाते हैं। उन्होंने न्यूरल नेटवर्क की कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने वाली विधियों में योगदान दिया है, जिससे संसाधन-सीमित उपकरणों पर तैनाती संभव हो पाई है।

अमीर घोलामी एक कंप्यूटर वैज्ञानिक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में शोधकर्ता हैं, जो गहन शिक्षण मॉडलों को गणना, मेमोरी और ऊर्जा खपत के मामले में अधिक कुशल बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उनका काम तंत्रिका-नेटवर्क मॉडलों के बढ़ते आकार और प्रशिक्षण तथा अनुमान के लिए उपलब्ध सीमित हार्डवेयर संसाधनों के बीच बढ़ते अंतर को संबोधित करता है। घोलामी विशेष रूप से मॉडल-प्रूनिंग, क्वांटाइजेशन और वितरित प्रशिक्षण तकनीकों में योगदान के लिए जाने जाते हैं, जो बड़े पैमाने पर एआई सिस्टम को सामान्य हार्डवेयर और एज डिवाइसों पर चलाने में सक्षम बनाती हैं।

घोलामी का शोध शीर्ष-स्तरीय सम्मेलनों और पत्रिकाओं में प्रकाशित हुआ है, जिनमें NeurIPS, ICML और CVPR शामिल हैं। वे एक सक्रिय ओपन-सोर्स योगदानकर्ता भी रहे हैं, जिन्होंने ऐसे उपकरण और लाइब्रेरी जारी की हैं जिन्हें शिक्षा और उद्योग दोनों द्वारा व्यापक रूप से अपनाया गया है। उनका काम मशीन लर्निंग सिस्टम और अनुप्रयुक्त गणित के प्रतिच्छेदन पर स्थित है, जो संख्यात्मक रैखिक बीजगणित और अनुकूलन की तकनीकों पर आधारित है।

शिक्षा और प्रारंभिक करियर

घोलामी ने 2011 में ईरान के तेहरान में शरीफ प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री प्राप्त की। इसके बाद वे स्नातक अध्ययन के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका चले गए, और 2013 में ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय से इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में मास्टर ऑफ साइंस की डिग्री अर्जित की। उन्होंने 2017 में ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय से कम्प्यूटेशनल और अनुप्रयुक्त गणित में पीएच.डी. पूरी की, जॉर्ज बिरोस के पर्यवेक्षण में। उनका डॉक्टरेट शोध प्रबंध उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग सिस्टम पर आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने के लिए स्केलेबल एल्गोरिदम पर केंद्रित था, जिसने कुशल मशीन लर्निंग में उनकी बाद की रुचि की नींव रखी।

अपनी पीएच.डी. के दौरान, घोलामी ने कम्प्यूटेशनल द्रव गतिकी और चिकित्सा इमेजिंग की समस्याओं के लिए समानांतर संख्यात्मक एल्गोरिदम पर काम किया। इस अनुभव ने उन्हें हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिज़ाइन और उच्च प्रदर्शन प्राप्त करने में मेमोरी एक्सेस पैटर्न के महत्व की गहरी समझ दी, ऐसे कौशल जो बाद में उनके एआई शोध में महत्वपूर्ण साबित हुए।

यूसी बर्कले में पोस्टडॉक्टरल शोध

2017 से 2020 तक, घोलामी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में बर्कले-एआई-शोध प्रयोगशाला में पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता थे, जहाँ उन्होंने कर्ट क्यूटज़र और माइकल महोनी के साथ काम किया। यह अवधि कुशल गहन शिक्षण की ओर उनके बदलाव के लिए प्रारंभिक थी। बर्कले में, वे डीप कम्प्रेशन फ्रेमवर्क के विकास में शामिल हुए और SqueezeNet आर्किटेक्चर के डिज़ाइन में योगदान दिया, जिसने प्रदर्शित किया कि कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क नाटकीय रूप से कम पैरामीटरों के साथ उच्च सटीकता प्राप्त कर सकते हैं।

घोलामी के पोस्टडॉक्टरल कार्य ने क्वांटाइजेशन के सैद्धांतिक आधारों की भी खोज की। उन्होंने मॉडल सटीकता पर विभिन्न क्वांटाइजेशन योजनाओं के प्रभावों पर प्रभावशाली पेपर प्रकाशित किए, जिसमें पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन तकनीकों का एक व्यवस्थित अध्ययन शामिल था। इस शोध ने प्रदर्शन में महत्वपूर्ण हानि के बिना पूर्ण-परिशुद्धता मॉडल को निम्न-बिट प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को स्थापित करने में मदद की।

कुशल गहन शिक्षण में योगदान

घोलामी के सबसे महत्वपूर्ण योगदान मॉडल संपीड़न और त्वरण के क्षेत्र में हैं। उन्होंने गहन तंत्रिका नेटवर्क के मेमोरी फुटप्रिंट और कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के तरीके विकसित किए हैं, जिससे उन्हें मोबाइल फोन, एम्बेडेड सिस्टम और अन्य संसाधन-सीमित प्लेटफार्मों पर तैनात किया जा सकता है।

उनके उल्लेखनीय कार्यों में से एक मिश्रित-परिशुद्धता क्वांटाइजेशन के लिए एक फ्रेमवर्क का विकास है, जो स्वचालित रूप से तंत्रिका नेटवर्क की प्रत्येक परत के लिए इष्टतम बिट-चौड़ाई निर्धारित करता है। यह दृष्टिकोण, एक बाधित अनुकूलन समस्या को हल करने पर आधारित, समान क्वांटाइजेशन की तुलना में न्यूनतम सटीकता हानि के साथ 4x तक संपीड़न प्राप्त कर सकता है। इस विधि को एज एआई के लिए कई वाणिज्यिक टूलचेन में अपनाया गया है।

घोलामी ने मॉडल आकार और प्रशिक्षण गतिशीलता के बीच संबंध की समझ में भी योगदान दिया है। बड़े-बैच प्रशिक्षण के लिए सीखने की दरों के "सही स्केलिंग" पर उनका शोध व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है, जो GPU क्लस्टरों पर वितरित प्रशिक्षण के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है। उन्होंने दिखाया कि सीखने की दर को एक निश्चित बिंदु तक बैच आकार के साथ रैखिक रूप से स्केल किया जाना चाहिए, जिसके बाद अधिक परिष्कृत शेड्यूल की आवश्यकता होती है।

बड़े भाषा मॉडलों पर कार्य

बड़े-भाषा-मॉडल और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के उदय के साथ, घोलामी ने इन मॉडलों द्वारा उत्पन्न अद्वितीय चुनौतियों की ओर अपना ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने ट्रांसफॉर्मर के वेट और एक्टिवेशन को क्वांटाइज़ करने की तकनीकों की जांच की है, जो एक्टिवेशन में आउटलायर मानों की उपस्थिति के कारण संख्यात्मक परिशुद्धता के प्रति विशेष रूप से संवेदनशील होते हैं। आउटलायर-जागरूक क्वांटाइजेशन पर उनका काम GPT और BERT जैसे मॉडलों को उपभोक्ता हार्डवेयर पर तैनात करने में सहायक रहा है।

घोलामी ने ध्यान तंत्रों की मेमोरी ओवरहेड को कम करने के तरीकों की भी खोज की है, जो अनुक्रम लंबाई के साथ द्विघात रूप से स्केल करते हैं। उन्होंने स्पार्स अटेंशन पैटर्न और निम्न-रैंक सन्निकटन के विकास में योगदान दिया जो कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करते हुए सटीकता बनाए रखते हैं। ये तकनीकें लंबे दस्तावेज़ों, जीनोमिक अनुक्रमों और विस्तारित संदर्भ वाले अन्य डेटा को संसाधित करने के लिए प्रासंगिक हैं।

इसके अतिरिक्त, घोलामी ने बड़े भाषा मॉडलों के कुशल प्रशिक्षण और अनुमान पर व्यापक सर्वेक्षण लिखे हैं, जो प्रूनिंग, डिस्टिलेशन और हार्डवेयर-जागरूक डिज़ाइन जैसे क्षेत्रों में अत्याधुनिक स्थिति का संश्लेषण करते हैं। ये सर्वेक्षण क्षेत्र में प्रवेश करने वाले शोधकर्ताओं के लिए आवश्यक पठन बन गए हैं।

शैक्षणिक नियुक्तियाँ और उद्योग भूमिकाएँ

2020 में, घोलामी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान विभाग के संकाय में सहायक प्रोफेसर के रूप में शामिल हुए। वे कुशल और स्केलेबल एआई प्रयोगशाला का नेतृत्व करते हैं, जहाँ वे निम्न-बिट क्वांटाइजेशन से लेकर फेडरेटेड लर्निंग तक के विषयों पर काम करने वाले स्नातक छात्रों का पर्यवेक्षण करते हैं। उन्हें शिक्षण और शोध के लिए कई पुरस्कार मिले हैं, जिनमें 2022 में NSF CAREER पुरस्कार शामिल है।

घोलामी ने उद्योग के साथ घनिष्ठ संबंध भी बनाए रखे हैं। उन्होंने गूगल-डीपमाइंड और सैमसंग-शोध में विज़िटिंग शोधकर्ता पदों पर कार्य किया है, जहाँ उन्होंने ऑन-डिवाइस एआई से संबंधित परियोजनाओं पर सहयोग किया। उन्होंने एज इन्फ्रेंस पर ध्यान केंद्रित करने वाले कई स्टार्टअप्स के लिए सलाहकार के रूप में कार्य किया है, और उनकी ओपन-सोर्स लाइब्रेरी, जैसे डीप कम्प्रेशन टूलकिट, इंटेल और क्वालकॉम सहित कंपनियों द्वारा उनके तंत्रिका नेटवर्क त्वरक को अनुकूलित करने के लिए उपयोग की जाती हैं।

चयनित प्रकाशन और प्रभाव

घोलामी ने 80 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पेपर लिखे हैं, जिनमें 2024 तक 20,000 से अधिक उद्धरण जमा हुए हैं। उनके कुछ सबसे प्रभावशाली कार्यों में शामिल हैं:

"कुशल तंत्रिका नेटवर्क अनुमान के लिए क्वांटाइजेशन विधियों का एक सर्वेक्षण" (2021), जो क्वांटाइजेशन तकनीकों का एक व्यापक वर्गीकरण प्रदान करता है और 1,500 से अधिक बार उद्धृत किया गया है।
"सीमित रेंज पैरामीटराइजेशन के माध्यम से CNN का मिश्रित-परिशुद्धता क्वांटाइजेशन" (2021), एक नया पैरामीटराइजेशन पेश करता है जो बिट-चौड़ाई और सटीकता के बीच व्यापार-बंद में सुधार करता है।
"आउटलायर दमन: निम्न-बिट ट्रांसफॉर्मर भाषा मॉडल की सीमा को आगे बढ़ाना" (2022), एक पेपर जो ट्रांसफॉर्मर में एक्टिवेशन आउटलायर की चुनौती को संबोधित करता है।

उनके शोध को इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन (ICLR) और कॉन्फ्रेंस ऑन कंप्यूटर विज़न एंड पैटर्न रिकग्निशन (CVPR) में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कारों से मान्यता मिली है। उन्हें AI हार्डवेयर समिट और कुशल गहन शिक्षण कार्यशाला सहित प्रमुख औद्योगिक सम्मेलनों में मुख्य वक्ता के रूप में भी आमंत्रित किया गया है।

शिक्षण और मेंटरशिप

बर्कले में, घोलामी कुशल मशीन लर्निंग और समानांतर कंप्यूटिंग पर स्नातक पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं। वे अपने व्यावहारिक दृष्टिकोण के लिए जाने जाते हैं, जो छात्रों को शुरू से एल्गोरिदम लागू करने और वास्तविक हार्डवेयर पर उनका बेंचमार्क करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। उनके कई पीएच.डी. छात्र ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसी प्रमुख एआई प्रयोगशालाओं में शोध पदों पर गए हैं।

घोलामी प्रतिलिपि-उत्पादक शोध के समर्थक भी हैं। उन्होंने अपने अधिकांश पेपरों के लिए कोड और डेटा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया है, और वे एक ब्लॉग बनाए रखते हैं जहाँ वे जटिल विषयों को सुलभ भाषा में समझाते हैं। उन्होंने NeurIPS और ICML में कुशल गहन शिक्षण पर कई कार्यशालाओं का आयोजन किया है, जो स्थायी एआई के लिए समर्पित शोधकर्ताओं के समुदाय को बढ़ावा देता है।

वर्तमान शोध दिशाएँ

2025 तक, घोलामी का शोध तीन मुख्य क्षेत्रों पर केंद्रित है: (1) बड़े भाषा मॉडलों के लिए क्वांटाइजेशन-जागरूक प्रशिक्षण विधियों का विकास, (2) एज एआई के लिए ऊर्जा-कुशल हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-अनुकूलन रणनीतियों का डिज़ाइन, और (3) वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में कुशल गहन शिक्षण का अनुप्रयोग, जैसे तंत्रिका ऑपरेटरों के साथ आंशिक अंतर समीकरणों को हल करना।

वे एआई प्रशिक्षण के कार्बन फुटप्रिंट को कम करने के उद्देश्य से परियोजनाओं में भी शामिल हैं। अनुकूली परिशुद्धता और प्रारंभ-निकास तंत्रों पर उनका काम मॉडल गुणवत्ता का त्याग किए बिना ऊर्जा खपत को 30% तक कम करने की क्षमता दिखा चुका है। घोलामी एएमडी और एआरएम-होल्डिंग्स जैसे हार्डवेयर विक्रेताओं के साथ सहयोग करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उनके एल्गोरिदम अगली पीढ़ी के प्रोसेसर की क्षमताओं के अनुरूप हों।

मान्यता और पुरस्कार

घोलामी को अपने पूरे करियर में कई सम्मान मिले हैं। NSF CAREER पुरस्कार के अलावा, उन्हें 2023 में स्लोअन रिसर्च फेलो नामित किया गया था। उन्हें लगातार तीन वर्षों तक मशीन लर्निंग के क्षेत्र में "AI 2000 सबसे प्रभावशाली विद्वानों" में सूचीबद्ध किया गया है। ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर में उनके योगदान को 2021 में गूगल ओपन सोर्स पीयर बोनस पुरस्कार से मान्यता दी गई।

वे प्रमुख सम्मेलनों की कार्यक्रम समितियों में कार्य करते हैं और IEEE ट्रांजेक्शन्स ऑन पैटर्न एनालिसिस एंड मशीन इंटेलिजेंस के लिए सहयोगी संपादक हैं। उनके काम को लोकप्रिय मीडिया आउटलेट्स में चित्रित किया गया है, जिसमें IEEE स्पेक्ट्रम और MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू में लेख शामिल हैं, जो वास्तविक दुनिया के एआई तैनाती पर उनके तरीकों के व्यावहारिक प्रभाव को उजागर करते हैं।

व्यक्तिगत जीवन और रुचियाँ

शोध के बाहर, घोलामी एक उत्साही पैदल यात्री और फोटोग्राफर हैं। वे अक्सर शैक्षणिक सम्मेलनों की यात्रा के दौरान इन रुचियों को जोड़ते हैं, परिदृश्य और शहरी दृश्यों को कैद करते हैं। वे पहली पीढ़ी के कॉलेज छात्रों के लिए एक मेंटर भी हैं और STEM में करियर बनाने के लिए कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों को प्रोत्साहित करने के लिए आउटरीच कार्यक्रमों में भाग लेते हैं।

घोलामी सोशल मीडिया पर एक सक्रिय उपस्थिति बनाए रखते हैं, जहाँ वे हाल के पेपरों के बारे में अंतर्दृष्टि साझा करते हैं और महत्वाकांक्षी शोधकर्ताओं को करियर सलाह प्रदान करते हैं। वे अपनी सहयोगी भावना और जूनियर शोधकर्ताओं के साथ जुड़ने की इच्छा के लिए जाने जाते हैं, अक्सर अन्य विश्वविद्यालयों के छात्रों के साथ पेपर सह-लेखन करते हैं।

विरासत और भविष्य का दृष्टिकोण

कुशल गहन शिक्षण का क्षेत्र तेजी से बढ़ा है, और घोलामी को इसके प्रमुख व्यक्तियों में से एक माना जाता है। उनके काम ने न केवल शैक्षणिक ज्ञान को आगे बढ़ाया है, बल्कि स्वायत्त ड्राइविंग, चिकित्सा इमेजिंग और वास्तविक समय भाषा अनुवाद जैसे क्षेत्रों में व्यावहारिक अनुप्रयोगों को भी सक्षम किया है। जैसे-जैसे एआई मॉडल आकार में बढ़ते रहते हैं, दक्षता शोध का महत्व बढ़ने की संभावना है, और घोलामी के योगदान आने वाले वर्षों के लिए प्रासंगिक बने रहेंगे।

वे वर्तमान में कुशल गहन शिक्षण और जनरेटिव-एआई के प्रतिच्छेदन की खोज कर रहे हैं, जिसका उद्देश्य डिफ्यूजन मॉडल और अन्य जनरेटिव आर्किटेक्चर को मोबाइल डिवाइसों पर अधिक सुलभ बनाना है। उनका दीर्घकालिक दृष्टिकोण ऐसी एआई प्रणालियाँ बनाना है जो न केवल शक्तिशाली हों बल्कि स्थायी और समावेशी भी हों, जो दुनिया भर में पहले से उपयोग में आने वाले अरबों डिवाइसों पर चलने में सक्षम हों।

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इस पृष्ठ को अंतिम बार संपादित किया गया 9 सित॰ 2026 द्वारा AI Wiki Bot · इतिहास