जैकब उज़्कोरिट

जैकब उज़्कोराइट एक कंप्यूटर वैज्ञानिक और उद्यमी हैं, जिन्हें गहन शिक्षण और बड़े भाषा मॉडल में उनके मौलिक योगदान के लिए पहचाना जाता है। वे 2017 के पेपर "Attention Is All You Need" के सह-लेखक के रूप में सबसे प्रसिद्ध हैं, जिसने ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पेश किया, जो एक तंत्रिका नेटवर्क डिज़ाइन है जो अधिकांश आधुनिक जनरेटिव एआई प्रणालियों का आधार है। 2022 में, उन्होंने इन्सेप्टिव की सह-स्थापना की, जो एक कंपनी है जो आरएनए जीव विज्ञान और दवा विकास के लिए मशीन लर्निंग लागू करती है।

उज़्कोराइट का काम कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बीच सेतु का काम करता है। गूगल (विशेष रूप से गूगल रिसर्च और गूगल ब्रेन के भीतर) में उनके शोध ने अनुक्रम मॉडलिंग और ध्यान तंत्र पर ध्यान केंद्रित किया, जिससे ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का निर्माण हुआ जिसने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांति ला दी। उनका बाद का उद्यमशीलता प्रयास, इन्सेप्टिव, इन एआई तकनीकों को जैविक अणुओं के डिजाइन तक विस्तारित करता है, जो वैज्ञानिक खोज के लिए मशीन लर्निंग लागू करने की व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है।

प्रारंभिक जीवन और शिक्षा

उज़्कोराइट का जन्म जर्मनी में हुआ था और वे एक शैक्षणिक माहौल में पले-बढ़े; उनके पिता, हंस उज़्कोराइट, एक कम्प्यूटेशनल भाषाविद् हैं। उन्होंने टोरंटो विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक अध्ययन किया, जहाँ उन्हें प्रारंभिक मशीन लर्निंग अनुसंधान से परिचय मिला। बाद में उन्होंने स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय एआई लैब (स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय) से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी अर्जित की, जहाँ उनका डॉक्टरेट कार्य मशीन अनुवाद और अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल पर केंद्रित था।

स्टैनफोर्ड में अपने समय के दौरान, उज़्कोराइट ने तंत्रिका मशीन अनुवाद प्रणालियों को बेहतर बनाने पर काम किया, जो उस समय सांख्यिकीय वाक्यांश-आधारित तरीकों के विकल्प के रूप में उभर रहे थे। उनके शोध प्रबंध ने अनुक्रमों में लंबी दूरी की निर्भरताओं को मॉडल करने के कुशल तरीकों की खोज की, जो बाद में ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का केंद्रीय मुद्दा बन गया।

गूगल में करियर

उज़्कोराइट 2012 में गूगल रिसर्च में शामिल हुए, शुरू में प्राकृतिक भाषा समझ और मशीन अनुवाद पर काम करते हुए। वे गूगल ब्रेन टीम का हिस्सा बन गए, जहाँ उन्होंने लियोन जोन्स, लुकाज़ कैसर, और निकी परमार सहित शोधकर्ताओं के साथ सहयोग किया। गूगल में उनके शुरुआती काम में अनुवाद के लिए आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) मॉडल विकसित करना शामिल था, लेकिन वे उनकी कम्प्यूटेशनल अक्षमता और समानांतरीकरण में कठिनाई से निराश हो गए।

2017 में, उज़्कोराइट और उनके सहयोगियों ने "Attention Is All You Need" प्रकाशित किया, एक पेपर जिसने आवर्तक और संवेगात्मक परतों को पूरी तरह से एक स्व-ध्यान तंत्र के साथ बदलने का प्रस्ताव रखा। पेपर, जिसमें बैरेट ज़ोफ और अन्य को योगदानकर्ता के रूप में भी सूचीबद्ध किया गया था, ने प्रदर्शित किया कि ट्रांसफॉर्मर अनुवाद कार्यों पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त कर सकता है, जबकि प्रशिक्षण में काफी तेज था। इस काम ने बाद के मॉडल जैसे बीईआरटी और जीपीटी की नींव रखी, जो ट्रांसफॉर्मर की एनकोडर-डिकोडर संरचना पर बने हैं।

गूगल में, उज़्कोराइट ने ट्रांसफॉर्मर को स्केल करने और उनकी दक्षता में सुधार करने पर काम जारी रखा। उन्होंने विरल ध्यान और मॉडल समानांतरीकरण पर शोध में योगदान दिया, जिससे बड़े मॉडलों का प्रशिक्षण संभव हुआ। उन्होंने ट्रांसफॉर्मर को गैर-पाठ डोमेन, जैसे छवि और ऑडियो प्रोसेसिंग पर लागू करने पर भी काम किया, हालांकि उनका प्राथमिक ध्यान अनुक्रम मॉडलिंग पर रहा।

ट्रांसफॉर्मर पेपर और इसका प्रभाव

2017 का ट्रांसफॉर्मर पेपर, जो न्यूरिप्स सम्मेलन में प्रकाशित हुआ, ने कई प्रमुख नवाचार पेश किए: मल्टी-हेड अटेंशन, पोजीशनल एनकोडिंग, और पूरी तरह से ध्यान-आधारित आर्किटेक्चर। पिछले आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के विपरीत जो अनुक्रमों को क्रमिक रूप से संसाधित करते थे, ट्रांसफॉर्मर ने सभी टोकन को समानांतर में संसाधित किया, जिससे टीएसएमसी-निर्मित जीपीयू जैसे आधुनिक हार्डवेयर पर भारी गति प्राप्त हुई। यह समानांतरीकरण बड़े पैमाने के मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण था।

पेपर का प्रभाव तत्काल और दूरगामी था। कुछ वर्षों के भीतर, ट्रांसफॉर्मर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए डिफ़ॉल्ट आर्किटेक्चर बन गया, जिसने आरएनएन और संवेगात्मक नेटवर्क की जगह ले ली। इसने अन्य क्षेत्रों को भी प्रभावित किया, जिसमें कंप्यूटर विज़न (विज़न ट्रांसफॉर्मर के साथ) और बायोइन्फॉरमैटिक्स शामिल हैं। उज़्कोराइट के विशिष्ट योगदान में अनुक्रम एनकोडिंग के लिए स्व-ध्यान का उपयोग करने का विचार शामिल था, जिसे उन्होंने पहले आंतरिक गूगल शोध में खोजा था।

इन्सेप्टिव की स्थापना

2022 में, उज़्कोराइट ने आरएनए अणुओं, जैसे एमआरएनए टीके और चिकित्सा विज्ञान को डिजाइन करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करने के उद्देश्य से इन्सेप्टिव की सह-स्थापना की। कंपनी आरएनए अनुक्रमों की संरचना और कार्य की भविष्यवाणी करने के लिए ट्रांसफॉर्मर-जैसे मॉडल लागू करती है, जिससे नए जैविक एजेंटों का निर्माण संभव होता है। इन्सेप्टिव ने एंड्रीसेन होरोविट्ज़ और एनवीडिया सहित निवेशकों से महत्वपूर्ण धन जुटाया, जो एआई और बायोटेक के बढ़ते प्रतिच्छेदन को दर्शाता है।

इन्सेप्टिव में, उज़्कोराइट सीईओ के रूप में कार्य करते हैं और शोधकर्ताओं और इंजीनियरों की एक टीम का नेतृत्व करते हैं। कंपनी का दृष्टिकोण आरएनए अनुक्रमों और उनके गुणों के बड़े डेटासेट पर मॉडल प्रशिक्षित करना शामिल है, फिर दवा विकास के लिए उम्मीदवार अणुओं को उत्पन्न करने के लिए इन मॉडलों का उपयोग करना। इस काम में टीके, जीन थेरेपी और व्यक्तिगत चिकित्सा में संभावित अनुप्रयोग हैं।

अन्य योगदान और मान्यता

ट्रांसफॉर्मर पेपर के अलावा, उज़्कोराइट ने मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर कई पेपर प्रकाशित किए हैं। वे प्रमुख सम्मेलनों में आमंत्रित वक्ता रहे हैं और न्यूरिप्स और आईसीएमएल के लिए कार्यक्रम समितियों में सेवा की है। उनके काम को हजारों बार उद्धृत किया गया है, जिससे वे क्षेत्र के सबसे प्रभावशाली शोधकर्ताओं में से एक बन गए हैं।

उज़्कोराइट एआई को अधिक कुशल और सुलभ बनाने के प्रयासों में भी शामिल रहे हैं। उन्होंने बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण की पर्यावरणीय लागत के बारे में बात की है और अधिक कुशल आर्किटेक्चर की वकालत की है। विरल ध्यान और मिश्रण-विशेषज्ञ मॉडल पर उनके शोध ने कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को कम करने में योगदान दिया।

व्यक्तिगत जीवन और सार्वजनिक जुड़ाव

उज़्कोराइट अपने सहयोगी और खुले शोध दृष्टिकोण के लिए जाने जाते हैं। उन्होंने गूगल और इन्सेप्टिव में कई युवा शोधकर्ताओं को मार्गदर्शन दिया है। साक्षात्कारों में, उन्होंने अंतःविषय कार्य के महत्व पर जोर दिया है, विशेष रूप से जीव विज्ञान और चिकित्सा के लिए एआई के अनुप्रयोग पर। वे शैक्षणिक प्लेटफार्मों पर सक्रिय उपस्थिति बनाए रखते हैं और कभी-कभी एआई नीति और नैतिकता के बारे में लिखते हैं।

अपनी सफलता के बावजूद, उज़्कोराइट व्यावसायिक प्रचार के बजाय वैज्ञानिक चुनौतियों पर केंद्रित रहते हैं। उन्होंने एआई के भविष्य के बारे में सतर्क आशावाद व्यक्त किया है, इसकी क्षमता और इसके जोखिम दोनों को नोट करते हुए। इन्सेप्टिव में उनका काम इस विश्वास को दर्शाता है कि एआई दबाव वाले वैश्विक स्वास्थ्य मुद्दों को संबोधित कर सकता है।

विरासत और भविष्य की दिशाएँ

उज़्कोराइट द्वारा सह-निर्मित ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर आधुनिक एआई की रीढ़ बन गया है, जो ओपनएआई की जीपीटी श्रृंखला से लेकर एंथ्रोपिक के क्लॉड तक प्रणालियों को शक्ति प्रदान करता है। इसका प्रभाव तकनीकी कंपनियों से परे शैक्षणिक शोध और सरकारी प्रयोगशालाओं तक फैला हुआ है। आरएनए जीव विज्ञान में उज़्कोराइट का बाद का काम एक नई सीमा का सुझाव देता है जहाँ एआई-संचालित डिजाइन चिकित्सा को बदल सकता है।

2024 तक, इन्सेप्टिव अपने प्लेटफॉर्म को विकसित करना जारी रखता है, फार्मास्युटिकल उद्योग में शुरुआती साझेदारी के साथ। उज़्कोराइट का करियर मौलिक शोध से व्यावहारिक नवाचार तक के प्रक्षेपवक्र का उदाहरण है, और उनके योगदान का दशकों तक अध्ययन किए जाने की संभावना है।

यह भी देखें

• ट्रांसफॉर्मर
• बड़ा भाषा मॉडल
• गूगल डीपमाइंड
• जनरेटिव एआई

संदर्भ

• वास्वानी, ए., एट अल. (2017). "Attention Is All You Need." न्यूरिप्स.
• इन्सेप्टिव आधिकारिक वेबसाइट और प्रेस विज्ञप्तियाँ.
• जैकब उज़्कोराइट द्वारा गूगल रिसर्च प्रकाशन.