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Douwe Kiela एक डच-अमेरिकी AI अनुसंधान वैज्ञानिक और उद्यमी हैं, जिन्हें Meta AI में Retrieval-Augmented Generation (RAG) पेश करने वाली टीम का सह-नेतृत्व करने के लिए जाना जाता है। उन्होंने Contextual AI की सह-स्थापना की और बाद में Google DeepMind में अनुसंधान वैज्ञानिक निदेशक के रूप में शामिल हुए।

डौवे कीला एक डच-अमेरिकी शोध वैज्ञानिक और उद्यमी हैं, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में कार्यरत हैं, जिसमें मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर विशेष ध्यान है। वे गूगल डीपमाइंड में शोध वैज्ञानिक निदेशक हैं। उन्होंने पहले कॉन्टेक्सुअल एआई की सह-स्थापना की और सीईओ के रूप में कार्य किया, जो एक उद्यम सॉफ्टवेयर कंपनी है जो उद्यम ज्ञान आधारों के लिए ग्राउंडेड एआई एजेंट बनाने हेतु एक मंच प्रदान करती है।

कीला ने मेटा एआई में शोध दल का नेतृत्व किया जिसने 2020 में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) दृष्टिकोण पेश किया, मौलिक शोधपत्र "रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फॉर नॉलेज-इंटेंसिव एनएलपी टास्क्स" की सह-लेखन की। उन्होंने हगिंग फेस में शोध प्रमुख के रूप में भी कार्य किया और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में सिम्बोलिक सिस्टम्स में सहायक प्रोफेसर हैं।

प्रारंभिक जीवन और शिक्षा

डौवे कीला का जन्म 1986 में एम्स्टर्डम, नीदरलैंड में हुआ था। उन्होंने यूट्रेक्ट विश्वविद्यालय से लिबरल आर्ट्स एंड साइंसेज में स्नातक विज्ञान स्नातक की उपाधि प्राप्त की, जिसमें संज्ञानात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और दर्शन में दोहरी प्रमुख विषय थे। फिर उन्होंने एम्स्टर्डम विश्वविद्यालय के इंस्टीट्यूट फॉर लॉजिक, लैंग्वेज एंड कम्प्यूटेशन(आईएलएलसी) से तर्कशास्त्र में एमएससी(कम लाउड) प्राप्त की। कीला ने कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में एमफिल और पीएचडी प्राप्त की, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता थी।

मेटा एआई में करियर

2016 में, कीला फेसबुक एआई रिसर्च(एफएआईआर) में पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ता के रूप में शामिल हुए, बाद में न्यूयॉर्क में शोध वैज्ञानिक बन गए। मेटा में रहते हुए, उन्होंने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में शोधपत्रों की सह-लेखन की, जिसमें मल्टीमोडल और ग्राउंडेड भाषा सीखने पर ध्यान था। उनकी परियोजनाओं में एक आभासी सहायक बॉट बनाना शामिल था जो पर्यटकों को शहर में घुमा सकता था और डायनाबेंच के विकास का नेतृत्व करना शामिल था, जो एक इंटरैक्टिव बेंचमार्किंग मंच है जिसे 2020 में जारी किया गया था और जो भाषा मॉडलों का परीक्षण और सुधार करने हेतु मानव प्रतिक्रिया का उपयोग करता था।

2020 में, कीला ने मेटा एआई शोध दल का नेतृत्व किया जिसने रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन(आरएजी) पेश किया, पैट्रिक लुईस, एथन पेरेज़, और अन्य शोधकर्ताओं के साथ प्रभावशाली शोधपत्र "रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फॉर नॉलेज-इंटेंसिव एनएलपी टास्क्स" की सह-लेखन की। आरएजी ढांचे ने बड़े भाषा मॉडलों के बाहरी जानकारी तक पहुँचने और उसे शामिल करने के तरीके को बदल दिया, जिससे उन्हें प्रश्न समय पर बाहरी ज्ञान आधारों से प्रासंगिक संदर्भ प्राप्त करने की अनुमति मिली, बजाय केवल पूर्व-प्रशिक्षित डेटा पर निर्भर रहने के। इस दृष्टिकोण ने मतिभ्रम, पुरानी जानकारी, और स्रोत आरोपण की कमी जैसी प्रमुख सीमाओं को संबोधित किया। आरएजी तकनीक तब से उद्यम एआई अनुप्रयोगों और ज्ञान-गहन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में व्यापक रूप से अपनाई गई है।

हगिंग फेस और कॉन्टेक्सुअल एआई

मेटा छोड़ने के बाद, कीला ने हगिंग फेस में शोध प्रमुख के रूप में कार्य किया। 2023 में, उन्होंने अमनप्रीत सिंह के साथ कॉन्टेक्सुअल एआई की सह-स्थापना की, जो फेसबुक एआई रिसर्च और हगिंग फेस के पूर्व शोधकर्ता थे। माउंटेन व्यू-आधारित कंपनी उद्यमों के लिए ग्राउंडेड एआई एजेंट बनाने हेतु एक मंच विकसित करती है, जिसमें प्रौद्योगिकी, अर्धचालक, रसद, वित्त, और मीडिया क्षेत्रों में अनुप्रयोगों पर ध्यान है।

कॉन्टेक्सुअल एआई ने जून 2023 में बैन कैपिटल वेंचर्स के नेतृत्व में बीज वित्तपोषण में $20 मिलियन जुटाए। अगस्त 2024 में, कंपनी ने ग्रेक्रोफ्ट के नेतृत्व में $80 मिलियन की सीरीज ए वित्तपोषण दौर पूरा किया, जिसमें बेजोस एक्सपेडिशन्स, एनवेंचर्स(एनवीडिया), एचएसबीसी वेंचर्स, और स्नोफ्लेक वेंचर्स सहित अन्य की भागीदारी थी।

गूगल डीपमाइंड और शैक्षणिक भूमिकाएँ

मई 2026 में, कीला गूगल और कॉन्टेक्सुअल एआई के बीच लाइसेंसिंग समझौते के भाग के रूप में गूगल डीपमाइंड में शामिल हुए, जिसके तहत 20 से अधिक कॉन्टेक्सुअल एआई शोधकर्ता डीपमाइंड में शामिल हुए। उनके जाने के बाद, जे चेन कॉन्टेक्सुअल एआई के अंतरिम सीईओ बन गए।

कीला स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में सिम्बोलिक सिस्टम्स में सहायक प्रोफेसर के रूप में कार्य करते हैं। 2023 में स्टैनफोर्ड डेली के साथ एक साक्षात्कार में, उन्होंने अल्पाका के विकास पर टिप्पणी की, जो मेटा के एलएलएएमए पर आधारित एक कम लागत वाला निर्देश-फाइनट्यून मॉडल है, और बड़े भाषा मॉडलों में खुले शैक्षणिक शोध के महत्व पर जोर दिया।

बाहरी कड़ियाँ

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