Salesforce Research, सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया में मुख्यालय वाली क्लाउड-आधारित सॉफ्टवेयर कंपनी Salesforce का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान प्रभाग है। यह समूह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और संबंधित क्षेत्रों में मौलिक और व्यावहारिक अनुसंधान करता है, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न और सुदृढीकरण लर्निंग पर विशेष जोर दिया जाता है। इसका कार्य Salesforce के ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) उत्पादों में एकीकृत है, जिसमें Einstein AI सुविधाएँ शामिल हैं जो बिक्री, सेवा और विपणन टीमों की सहायता करती हैं।
यह संगठन 2014 में रिचर्ड सोचर के नेतृत्व में स्थापित किया गया था, जिन्होंने 2020 तक इसके मुख्य वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया। यह एक कॉर्पोरेट अनुसंधान प्रयोगशाला के रूप में संचालित होता है, जो दायरे में गूगल डीपमाइंड या ओपनएआई के समान है, लेकिन सामान्य-उद्देश्य AI के बजाय उद्यम सॉफ्टवेयर पर केंद्रित है। Salesforce Research ने NeurIPS, ICML और ACL जैसे प्रमुख सम्मेलनों में सैकड़ों सहकर्मी-समीक्षित शोध पत्र प्रकाशित किए हैं, और यह स्टैनफोर्ड एआई लैब, एमआईटी सीएसएआईएल और टोरंटो विश्वविद्यालय सहित शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग बनाए रखता है।
AI में प्रमुख योगदान
Salesforce Research को 2019 में पेश किए गए ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर ProTran विकसित करने के लिए जाना जाता है, जिसने गतिशील टोकन-से-टोकन ध्यान तंत्र का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण की दक्षता में सुधार किया। इस कार्य ने क्षेत्र में बाद के मॉडलों को प्रभावित किया, हालाँकि इसे ओपनएआई या एंथ्रोपिक के मॉडलों के समान व्यावसायिक प्रमुखता प्राप्त नहीं हुई। समूह ने अनुक्रम-से-अनुक्रम लर्निंग में भी योगदान दिया, विशेष रूप से संवादी AI और प्रश्न उत्तर देने के संदर्भ में।
2020 में, Salesforce Research ने CTRL जारी किया, एक सशर्त ट्रांसफॉर्मर भाषा मॉडल जिसे विशिष्ट शैलियों या विषयों के साथ पाठ उत्पन्न करने के लिए नियंत्रण कोड के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता था। यह जनरेटिव एआई आउटपुट को अधिक नियंत्रणीय बनाने के शुरुआती प्रयासों में से एक था, एक अवधारणा जिसे बाद में अन्य प्रयोगशालाओं ने अपनाया। टीम ने लंबे दस्तावेज़ पठन समझ के लिए QuALITY डेटासेट भी विकसित किया, जो जटिल तर्क कार्यों पर डीप लर्निंग मॉडल के मूल्यांकन के लिए एक बेंचमार्क बन गया।
अनुसंधान क्षेत्र और परियोजनाएँ
प्रभाग का अनुसंधान कई मुख्य क्षेत्रों में फैला हुआ है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में, इसने लंबे अनुक्रमों को बेहतर ढंग से संभालने के लिए मल्टी-हेड अटेंशन तंत्र और पोजिशनल एन्कोडिंग सुधारों पर काम किया है। कंप्यूटर विज़न में, Salesforce Research ने खुदरा और ई-कॉमर्स संदर्भों में छवि वर्गीकरण के लिए अवशिष्ट नेटवर्क वेरिएंट और डेटा संवर्धन तकनीकों का पता लगाया है। सुदृढीकरण लर्निंग परियोजनाओं ने ग्राहक सेवा स्वचालन के लिए एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए पाठ्यक्रम लर्निंग और एआई फीडबैक से सुदृढीकरण लर्निंग पर ध्यान केंद्रित किया है।
एक उल्लेखनीय परियोजना Einstein प्लेटफ़ॉर्म का विकास है, जो ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करने, उत्पादों की अनुशंसा करने और ईमेल प्रतिक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का उपयोग करता है। अनुसंधान टीम ने PyTorch-आधारित ओपन-सोर्स लाइब्रेरी टूल्स में भी योगदान दिया, जिसमें 'transformers' लाइब्रेरी के शुरुआती संस्करण शामिल हैं, हालाँकि वह परियोजना बाद में स्वतंत्र हो गई। इसके अतिरिक्त, Salesforce Research ने मॉडल प्रूनिंग और लेयर नॉर्मलाइज़ेशन पर काम प्रकाशित किया है ताकि अमेज़न वेब सर्विसेज और एज़्योर जैसे क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर तैनाती के लिए मॉडल अधिक कुशल बन सकें।
नेतृत्व और उल्लेखनीय शोधकर्ता
रिचर्ड सोचर, एक पूर्व स्टैनफोर्ड एआई लैब शोधकर्ता, ने समूह की स्थापना की और 2020 तक इसका नेतृत्व किया, जब उन्होंने एक नया उद्यम शुरू करने के लिए छोड़ दिया। बाद के नेताओं में कैमिंग ज़ियोंग शामिल थे, जो अनुसंधान के उपाध्यक्ष बने, और निखिल नायक, जिन्होंने व्यावहारिक अनुसंधान का निर्देशन किया। टीम में स्टीफन मेरिटी जैसे प्रमुख व्यक्ति शामिल रहे हैं, जो आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क पर काम के लिए जाने जाते हैं, और ब्रायन मैककैन, जिन्होंने एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर में योगदान दिया। कई शोधकर्ता गूगल डीपमाइंड और ओपनएआई सहित अन्य AI संगठनों में चले गए हैं, जो क्षेत्र में समूह के प्रभाव को दर्शाता है।
2024 तक, Salesforce Research में 100 से अधिक शोधकर्ता और इंजीनियर कार्यरत हैं, जिनके कार्यालय पालो ऑल्टो, न्यूयॉर्क और लंदन में हैं। समूह अपने निष्कर्षों को खुले तौर पर प्रकाशित करता है, लेकिन यह मालिकाना तकनीकों पर पेटेंट भी दाखिल करता है, जो शैक्षणिक खुलेपन और व्यावसायिक हितों के बीच संतुलन बनाता है। इसका वार्षिक बजट सार्वजनिक रूप से खुलासा नहीं किया गया है, लेकिन इसे Salesforce के समग्र अनुसंधान और विकास व्यय के माध्यम से वित्त पोषित किया जाता है, जो वित्तीय वर्ष 2023 में $4 बिलियन से अधिक था।
प्रभाव और उद्योग स्थिति
Salesforce Research को एक मध्य-स्तरीय कॉर्पोरेट AI प्रयोगशाला माना जाता है, जो गूगल डीपमाइंड या ओपनएआई से कम प्रमुख है, लेकिन व्यावहारिक उद्यम अनुप्रयोगों पर अधिक केंद्रित है। इसके मॉडल Salesforce के Einstein सुइट में तैनात किए गए हैं, जो 150,000 से अधिक ग्राहकों की सेवा करता है। समूह ने ओपन-सोर्स पारिस्थितिकी तंत्रों में भी योगदान दिया है, अपने ट्रांसफॉर्मर वेरिएंट और डेटासेट के लिए कोड जारी किया है, जिन्हें 10,000 से अधिक शैक्षणिक पत्रों में उद्धृत किया गया है।
अमेज़न वेब सर्विसेज की AI प्रयोगशालाओं या गूगल क्लाउड की अनुसंधान टीमों जैसे प्रतिस्पर्धियों की तुलना में, Salesforce Research CRM के लिए डोमेन-विशिष्ट समाधानों पर जोर देता है, जैसे भावना विश्लेषण और लीड स्कोरिंग। इसने सामान्य-उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता या एजीआई लक्ष्यों का पीछा नहीं किया है, इसके बजाय संकीर्ण, कार्य-विशिष्ट मॉडलों पर ध्यान केंद्रित किया है। इस रणनीतिक विकल्प ने इसे उद्यम सॉफ्टवेयर बाजार में प्रासंगिकता बनाए रखने की अनुमति दी है, हालाँकि इसे बड़े AI अनुसंधान संगठनों की तुलना में कम मीडिया ध्यान मिला है।
भविष्य की दिशाएँ
आगे देखते हुए, Salesforce Research व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए जनरेटिव एआई में निवेश कर रहा है, जिसमें स्वचालित रिपोर्ट निर्माण और ग्राहक संपर्क सारांशीकरण शामिल है। यह आउटपुट विश्वसनीयता में सुधार के लिए लॉस फ़ंक्शन और तापमान स्केलिंग का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल फाइन-ट्यूनिंग तकनीकों की भी खोज कर रहा है। समूह ने विशेष हार्डवेयर पर मॉडल प्रशिक्षण को अनुकूलित करने के लिए एनवीडिया और एएमडी के साथ साझेदारी की घोषणा की है, हालाँकि विशिष्ट विवरण विकास के अधीन हैं। 2025 तक, यह सटीकता बनाए रखते हुए AI की कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के उद्देश्य से कुशल डीप लर्निंग विधियों पर शोध प्रकाशित करना जारी रखता है।