रयान सेप Google DeepMind में एक शोध वैज्ञानिक हैं, जो बड़े भाषा मॉडल में विशेषज्ञता रखते हैं। उनका शोध वास्तुकला, प्रशिक्षण दक्षता, और ट्रांसफॉर्मर-आधारित प्रणालियों के संरेखण पर केंद्रित है, जिसमें प्रकाशित कार्य प्रमुख मशीन लर्निंग सम्मेलनों में दिखाई देते हैं। सेप उन शोधकर्ताओं के व्यापक समूह का हिस्सा हैं जो सैद्धांतिक विश्लेषण और अनुप्रयुक्त इंजीनियरिंग दोनों के माध्यम से जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को आगे बढ़ा रहे हैं।
सेप का करियर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में 2010 के दशक के मध्य में शुरू हुआ, जो ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला की शुरुआत के बाद डीप लर्निंग में तेजी से प्रगति का काल था। उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क पर केंद्रित स्नातकोत्तर अध्ययन पूरा किया, जहाँ उन्होंने स्केलिंग कानूनों और अनुकूलन गतिशीलता में प्रारंभिक रुचि विकसित की। 2019 में Google DeepMind में शामिल होने के बाद, उन्होंने कई मौलिक परियोजनाओं में योगदान दिया जिन्होंने बाद के भाषा मॉडल विकास को आकार दिया।
प्रारंभिक शोध और अनुकूलन
अपने डॉक्टरेट कार्य के दौरान, सेप ने स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट वेरिएंट और प्रशिक्षण स्थिरता पर उनके प्रभाव की जांच की। 2017 में NeurIPS कार्यशाला में प्रस्तुत उनके अनुकूली सीखने की दर पर पेपर ने दिखाया कि सीखने की दर अनुसूचियों को ट्यून करके अनुक्रम कार्यों पर अभिसरण समय को 30% तक कम किया जा सकता है। इस कार्य ने टोरंटो विश्वविद्यालय और स्टैनफोर्ड एआई लैब के शोधकर्ताओं का ध्यान आकर्षित किया, जिससे ग्रेडिएंट क्लिपिंग तकनीकों पर सहयोग हुआ।
2018 में, सेप ने गहरे ट्रांसफॉर्मर में लेयर नॉर्मलाइजेशन पर एक अध्ययन सह-लेखन किया, जिसमें दिखाया गया कि नॉर्मलाइजेशन परतों की स्थिति ने अवशिष्ट नेटवर्क प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया। अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन्स में प्रकाशित पेपर ने एक नवीन व्यवस्था प्रस्तावित की जिसने ग्रेडिएंट प्रवाह में सुधार किया और बिना गिरावट के 50% अधिक परतों वाले मॉडल के प्रशिक्षण को सक्षम बनाया। यह परिणाम बाद के मशीन लर्निंग प्रणालियों में एक मानक अभ्यास बन गया।
ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला योगदान
Google DeepMind में, सेप मल्टी-हेड अटेंशन तंत्र पर काम करने वाली टीम में शामिल हुए। उनके 2020 के योगदान में एक स्पार्स अटेंशन पैटर्न शामिल था जिसने लंबे अनुक्रमों के लिए कम्प्यूटेशनल जटिलता को द्विघात से लगभग रैखिक तक कम कर दिया। "एफिशिएंट अटेंशन वाया हायरार्किकल स्पार्सिटी" शीर्षक वाले पेपर में विस्तृत यह विधि, मॉडलों को 100,000 से अधिक टोकन के दस्तावेज़ों को संसाधित करने की अनुमति देती है, जबकि घने अटेंशन के बराबर सटीकता बनाए रखती है। यह अनुक्रम-से-अनुक्रम कार्यों के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक महत्वपूर्ण कदम था।
सेप ने स्थितीय एन्कोडिंग विकल्पों का भी पता लगाया। 2021 में, उन्होंने एक सापेक्ष स्थिति योजना पेश की जो अदृश्य अनुक्रम लंबाई के लिए बेहतर सामान्यीकरण करती थी। परीक्षणों से पता चला कि इस एन्कोडिंग का उपयोग करने वाले मॉडल ने प्रशिक्षण के दौरान देखे गए अनुक्रमों से दोगुने लंबे इनपुट पर मूल्यांकन करते समय पेर्प्लेक्सिटी स्कोर को बेसलाइन के 2% के भीतर बनाए रखा, जो पूर्ण एन्कोडिंग पर एक महत्वपूर्ण सुधार था। इस तकनीक को कई आंतरिक Google DeepMind परियोजनाओं में अपनाया गया।
स्केलिंग और दक्षता
सेप के शोध का एक प्रमुख सूत्र भाषा मॉडल के कुशल स्केलिंग से संबंधित है। 2022 में, उन्होंने मॉडल प्रूनिंग पर निष्कर्ष प्रकाशित किए जिन्होंने दिखाया कि संरचित स्पार्सिटी बेंचमार्क प्रदर्शन में केवल 1.5% की गिरावट के साथ अनुमान लागत को 40% तक कम कर सकती है। उनका दृष्टिकोण, जिसने परिमाण-आधारित प्रूनिंग को पुनरावृत्त फाइन-ट्यूनिंग के साथ जोड़ा, संसाधन-सीमित वातावरण में बड़े मॉडल तैनात करने के लिए एक संदर्भ बिंदु बन गया।
सेप ने प्रीट्रेनिंग के लिए डेटा वृद्धि रणनीतियों पर भी काम किया। उनके 2023 के पेपर ने दिखाया कि छोटे मॉडलों द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा को मानव-लिखित पाठ के साथ मिलाने से तर्क बेंचमार्क पर डाउनस्ट्रीम कार्य सटीकता में 8% तक सुधार हुआ। इस कार्य ने बाद के Google DeepMind मॉडलों के प्रशिक्षण पाइपलाइनों को सूचित किया, जिनमें Google Cloud AI सेवाओं में उपयोग किए जाने वाले मॉडल शामिल हैं।
संरेखण और सुरक्षा
एआई फीडबैक से सुदृढीकरण सीखने के महत्व को पहचानते हुए, सेप ने 2023 में अपना ध्यान संरेखण पर केंद्रित किया। उन्होंने RLAIF की पारंपरिक मानव फीडबैक के साथ तुलना करने वाले एक अध्ययन में योगदान दिया, जिसमें पाया गया कि एआई-जनित प्राथमिकताएं मानव एनोटेटर्स के साथ 85% सहमति प्राप्त कर सकती हैं, जबकि लेबलिंग लागत को 70% तक कम कर सकती हैं। ट्रांजेक्शन्स ऑन मशीन लर्निंग रिसर्च में प्रकाशित परिणामों ने मॉडल संरेखण के लिए स्केलेबल मार्ग सुझाए।
सेप ने डिकोडिंग में तापमान स्केलिंग की भी जांच की। उनके 2024 के विश्लेषण से पता चला कि टोकन एन्ट्रॉपी के आधार पर गतिशील तापमान समायोजन तथ्यात्मक प्रश्न-उत्तर कार्यों पर भ्रम दर को 12% तक कम कर सकता है। यह व्यावहारिक अंतर्दृष्टि OpenAI और Anthropic शोध टीमों द्वारा उपयोग किए जाने वाले अनुमान फ्रेमवर्क में एकीकृत की गई है, हालांकि सेप अपनी प्राथमिक संबद्धता Google DeepMind के साथ बनाए रखते हैं।
सहयोगी परियोजनाएं
अपने पूरे करियर में, सेप ने क्रॉस-संस्थागत सहयोग में भाग लिया है। उन्होंने कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ मल्टीमॉडल मॉडल के लिए क्रॉस-अटेंशन तंत्र पर काम किया, जिसके परिणामस्वरूप 2022 का एक पेपर आया जिसने COCO डेटासेट पर छवि-पाठ संरेखण स्कोर में 15% सुधार किया। उन्होंने बर्कले एआई रिसर्च के साथ बीम सर्च अनुकूलन पर भी साझेदारी की, जिसमें एक वेरिएंट विकसित किया गया जिसने ऑटोरेग्रेसिव जनरेशन के लिए डिकोडिंग विलंबता को 25% कम कर दिया।
2023 में, सेप ने टॉप-के सैंपलिंग और टॉप-पी सैंपलिंग के लिए एक ओपन-सोर्स टूलकिट में योगदान दिया जिसने शैक्षणिक प्रयोगशालाओं में मूल्यांकन प्रोटोकॉल को मानकीकृत किया। 200 से अधिक शोध समूहों द्वारा उपयोग किया जाने वाला यह टूलकिट, ट्रांसफॉर्मर के लिए तैयार ड्रॉपआउट और वेट इनिशियलाइजेशन योजनाओं के संदर्भ कार्यान्वयन शामिल करता है। इस प्रयास का उद्देश्य क्षेत्र में प्रतिलिपि प्रस्तुतिकरण में सुधार करना था।
मान्यता और प्रभाव
2025 तक सेप के कार्य को 5,000 से अधिक बार उद्धृत किया गया है, उनके सबसे प्रभावशाली पेपर अटेंशन दक्षता और संरेखण पर केंद्रित हैं। उन्होंने NeurIPS और ICML के लिए कार्यक्रम समिति सदस्य के रूप में कार्य किया है, बड़े भाषा मॉडल और डीप लर्निंग सिद्धांत पर सबमिशन की समीक्षा की है। 2024 में, उन्होंने कुशल अनुमान में योगदान के लिए Google Research Award प्राप्त किया।
उनके शोध ने शिक्षा से परे उत्पाद विकास को प्रभावित किया है। उनके प्रूनिंग कार्य की तकनीकों को अमेज़न वेब सर्विसेज SageMaker और Azure मशीन लर्निंग में अपनाया गया है, जिससे बड़े मॉडलों की लागत प्रभावी तैनाती संभव हुई है। सेप ने ट्रांसफॉर्मर वर्कलोड के लिए हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिजाइन पर AMD और Intel के साथ भी परामर्श किया है, हालांकि इन जुड़ावों के विशिष्ट विवरण अज्ञात हैं।
वर्तमान दिशाएं
2025 तक, सेप प्रीट्रेनिंग के लिए पाठ्यक्रम सीखने की रणनीतियों की जांच कर रहे हैं। उनके प्रारंभिक परिणाम बताते हैं कि जटिलता द्वारा प्रशिक्षण डेटा को क्रमबद्ध करने से अंतिम मॉडल गुणवत्ता बनाए रखते हुए कंप्यूट आवश्यकताओं को 20% तक कम किया जा सकता है। वे हानि कार्यों और मॉडल कैलिब्रेशन के बीच संबंधों की भी खोज कर रहे हैं, जिसका उद्देश्य ऐसे उद्देश्य विकसित करना है जो अनिश्चितता को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करें।
सेप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समुदाय में एक सक्रिय योगदानकर्ता बने हुए हैं, अक्सर सम्मेलनों में बोलते हैं और प्रारंभिक करियर शोधकर्ताओं को मार्गदर्शन देते हैं। Google DeepMind में उनकी चल रही परियोजनाओं में लंबे-संदर्भ समझ के लिए एनकोडर-डिकोडर वास्तुकला में सुधार के प्रयास शामिल हैं, जिनमें वैज्ञानिक दस्तावेज़ विश्लेषण और कोड जनरेशन में संभावित अनुप्रयोग हैं। जबकि उनका अधिकांश कार्य स्वामित्व वाला है, उनका प्रकाशित रिकॉर्ड बड़े भाषा मॉडल को अधिक कुशल, विश्वसनीय और मानवीय मूल्यों के साथ संरेखित बनाने पर एक सुसंगत ध्यान दर्शाता है।