डैनी हर्नान्डेज़

डैनी हर्नांडेज़ Anthropic से संबद्ध एक शोधकर्ता हैं, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षा और अनुसंधान कंपनी है। उन्हें Artificial intelligence प्रणालियों के अनुभवजन्य अध्ययन में उनके योगदान के लिए पहचाना जाता है, विशेष रूप से Machine learning मॉडलों में कम्प्यूटेशनल संसाधनों, मॉडल आकार और प्रदर्शन के बीच संबंधों का विश्लेषण करने में। उनके कार्य ने Neural network वास्तुकलाओं के स्केलिंग और Generative AI विकास के व्यापक प्रक्षेपवक्र पर चर्चाओं को सूचित किया है।

हर्नांडेज़ का शोध उन्नत AI प्रणालियों की कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को मापने पर केंद्रित है, जो अक्सर OpenAI और Google DeepMind जैसे प्रमुख उद्योग खिलाड़ियों के डेटा पर आधारित होता है। उन्होंने AI प्रशिक्षण रनों में कंप्यूट के विकास को ट्रैक करने वाले विश्लेषण प्रकाशित किए हैं, इन प्रवृत्तियों को आर्थिक और पर्यावरणीय लागतों से जोड़ते हुए। उनके निष्कर्षों को कंप्यूट शासन और हार्डवेयर आपूर्ति श्रृंखलाओं के रणनीतिक महत्व पर बहसों में उद्धृत किया गया है, जिसमें TSMC और NVIDIA की भूमिकाएं शामिल हैं (एक कंपनी जिस पर अक्सर AI कंप्यूट संदर्भों में चर्चा होती है, हालांकि प्रदान की गई स्लग सूची में नहीं)।

कंप्यूट और स्केलिंग नियम

हर्नांडेज़ विशेष रूप से स्केलिंग नियमों पर अपने काम के लिए जाने जाते हैं, जो वर्णन करते हैं कि मॉडल प्रदर्शन पैरामीटर, डेटा और कंप्यूट में वृद्धि के साथ कैसे सुधरता है। उन्होंने अध्ययनों का सह-लेखन किया जिसमें अत्याधुनिक AI प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले कंप्यूट में घातीय वृद्धि दर्ज की गई, जो 2012 और 2018 के बीच लगभग हर 3.4 महीने में दोगुना हो गया। यह विश्लेषण, जो OpenAI में रहते हुए प्रकाशित हुआ, AI विकास की त्वरित गति और AMD और Intel जैसे निर्माताओं से विशेष चिप्स की संबंधित मांग को उजागर करता है।

उनके शोध ने स्केलिंग के घटते प्रतिफल की भी जांच की, यह देखते हुए कि बड़े मॉडलों को सीमांत लाभ प्राप्त करने के लिए तेजी से अधिक कंप्यूट की आवश्यकता होती है। इसका Large language model और उनके अंतर्निहित Transformer (architecture) वास्तुकलाओं के डिजाइन पर प्रभाव पड़ता है, क्योंकि शोधकर्ताओं को लागत, प्रदर्शन और ऊर्जा खपत को संतुलित करना होता है।

आर्थिक और नीति निहितार्थ

तकनीकी मैट्रिक्स से परे, हर्नांडेज़ ने AI कंप्यूट के आर्थिक आयामों का पता लगाया है। उन्होंने सीमांत मॉडलों के प्रशिक्षण से जुड़ी हार्डवेयर और बिजली लागतों का अनुमान लगाया है, जो उद्योग और नीति निर्माताओं के लिए बेंचमार्क प्रदान करता है। उनका काम बताता है कि कंप्यूट लागत प्रवेश के लिए एक प्रमुख बाधा है, जो संभावित रूप से AI क्षमताओं को Anthropic, OpenAI और Google DeepMind जैसे कुछ अच्छी तरह से संसाधन संपन्न संगठनों में केंद्रित करती है।

इन निष्कर्षों का उपयोग AI विकास में अधिक पारदर्शिता के लिए तर्क देने के लिए किया गया है। हर्नांडेज़ ने कंप्यूट उपयोग के सार्वजनिक प्रकटीकरण की वकालत की है, जो उनके अनुसार AI जोखिमों, संभावित दुरुपयोग सहित, की बेहतर निगरानी को सक्षम कर सकता है। उनके दृष्टिकोण AI समुदाय में कंप्यूट शासन की आवश्यकता पर व्यापक चर्चाओं के साथ संरेखित हैं, जो बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण रनों की मेजबानी में Amazon Web Services और Microsoft Azure जैसे क्लाउड प्रदाताओं की भूमिका का संदर्भ देते हैं।

हार्डवेयर और बुनियादी ढांचा

हर्नांडेज़ के विश्लेषणों ने AI का समर्थन करने वाले हार्डवेयर पारिस्थितिकी तंत्र को भी छुआ है। उन्होंने विभिन्न चिप प्रकारों की सापेक्ष दक्षता का अध्ययन किया है, जिसमें AMD के GPU और AWS Trainium और Cerebras के वेफर-स्केल सिस्टम जैसे विशेष त्वरक शामिल हैं। उनका काम अक्सर इन प्रोसेसरों के प्रदर्शन की तुलना Google Cloud के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) से करता है, जो कई Google DeepMind परियोजनाओं में उपयोग किए जाते हैं।

उन्होंने प्रमुख AI खिलाड़ियों के बीच कस्टम सिलिकॉन पर बढ़ती निर्भरता पर ध्यान दिया है, जो सामान्य-उद्देश्य GPU (in AI) की उच्च लागत और बिजली की मांगों से प्रेरित है। इस प्रवृत्ति का Broadcom और Arm Holdings जैसी कंपनियों पर प्रभाव पड़ता है, जो कस्टम AI चिप्स के लिए घटकों की आपूर्ति करती हैं।

शोध योगदान और सहयोग

OpenAI में अपने कार्यकाल के दौरान, हर्नांडेज़ ने David Kaplan और Jacob Steinhardt जैसे शोधकर्ताओं के साथ स्केलिंग नियम अध्ययनों पर सहयोग किया। उनके संयुक्त पत्रों ने कंप्यूट और हानि के बीच शक्ति-कानून संबंध के लिए अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान किए, जो आधुनिक Deep learning के लिए एक मौलिक परिणाम है। वे बाद में Anthropic चले गए, जहां उन्होंने कंप्यूट प्रवृत्तियों और उन्नत AI प्रणालियों की सुरक्षा की जांच जारी रखी।

उनके काम को प्रमुख AI सम्मेलनों में प्रस्तुत किया गया है और प्रीप्रिंट अभिलेखागार में प्रकाशित किया गया है, जो AI की संसाधन मांगों की सार्वजनिक समझ में योगदान देता है। उन्होंने AI नीति पर अंतर्राष्ट्रीय चर्चाओं में भी भाग लिया है, जिसमें राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए कंप्यूट के रणनीतिक निहितार्थों पर विचार करने वाली ब्रीफिंग शामिल हैं।

विरासत और प्रभाव

हर्नांडेज़ के शोध ने बेंचमार्क और मॉडल क्षमताओं के साथ, AI प्रगति को ट्रैक करने के लिए कंप्यूट को एक केंद्रीय मीट्रिक के रूप में स्थापित करने में मदद की है। उनकी अंतर्दृष्टि ने प्रभावित किया है कि शोधकर्ता, उद्योग नेता और सरकारें AI विकास के बारे में कैसे सोचते हैं, हार्डवेयर निवेश से लेकर नियामक ढांचे तक। जैसे-जैसे AI प्रणालियां अधिक सक्षम होती जाती हैं, अनुभवजन्य माप पर उनका जोर इन प्रौद्योगिकियों को समझने और शासित करने के क्षेत्र के दृष्टिकोण को आकार देता रहता है।

यह भी देखें

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता
• बड़े भाषा मॉडल
• मशीन लर्निंग
• स्केलिंग नियम (सामान्य विषय)

संदर्भ

यह लेख हर्नांडेज़ और उनके सहयोगियों के लिए जिम्मेदार सार्वजनिक रूप से उपलब्ध शोध और उद्योग रिपोर्टों पर आधारित है। लेख की बाधाओं के कारण विशिष्ट उद्धरण छोड़े गए हैं।