सैम मैककैंडलिश Anthropic में एक शोधकर्ता हैं, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षा और अनुसंधान कंपनी है। वे 2020 के पेपर "स्केलिंग लॉज़ फॉर न्यूरल लैंग्वेज मॉडल्स" के सह-लेखक होने के लिए प्रसिद्ध हैं, जिसने प्रदर्शित किया कि तंत्रिका नेटवर्क का प्रदर्शन मॉडल आकार, डेटासेट आकार और कंप्यूट में वृद्धि के साथ पूर्वानुमानित रूप से बेहतर होता है। इस कार्य का बड़े भाषा मॉडल के विकास और मशीन लर्निंग के व्यापक क्षेत्र पर गहरा प्रभाव पड़ा है।
मैककैंडलिश का शोध बड़े पैमाने के AI सिस्टम के अनुभवजन्य गुणों को समझने पर केंद्रित है, विशेष रूप से उनकी क्षमताएँ संसाधनों के साथ कैसे स्केल होती हैं। उनके योगदान ने आधुनिक AI मॉडलों के डिज़ाइन और प्रशिक्षण को सूचित किया है, जिसमें Anthropic में विकसित किए गए मॉडल शामिल हैं।
स्केलिंग लॉज़ अनुसंधान
2020 का स्केलिंग लॉज़ पेपर, जो जेरेड कपलान, सैम मैककैंडलिश, टॉम हेनिघन और अन्य के साथ सह-लेखित था, ने स्थापित किया कि एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित भाषा मॉडल का परीक्षण नुकसान मॉडल आकार, डेटासेट आकार और कंप्यूट के साथ एक पावर-लॉ संबंध का पालन करता है। इस निष्कर्ष ने बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण से पहले उनके प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए एक मात्रात्मक ढांचा प्रदान किया, जिससे AI विकास में संसाधन आवंटन का मार्गदर्शन हुआ। पेपर की अंतर्दृष्टि उद्योग भर में व्यापक रूप से अपनाई गई है, जिसने OpenAI, Google DeepMind और अन्य प्रमुख प्रयोगशालाओं में निर्णयों को प्रभावित किया है।
करियर और योगदान
मैककैंडलिश अपने शुरुआती दिनों में Anthropic में शामिल हुए, जो यह सुनिश्चित करने के कंपनी के मिशन में योगदान दे रहे थे कि AI सिस्टम सुरक्षित और लाभकारी हों। Anthropic में उनके कार्य में AI मॉडल के स्केलिंग व्यवहार का अध्ययन करना और उनकी विश्वसनीयता और व्याख्यात्मकता में सुधार के लिए तकनीक विकसित करना शामिल रहा है। वे गहन शिक्षण और ट्रांसफॉर्मर पर शोध में भी शामिल रहे हैं, जो अधिकांश आधुनिक LLM के अंतर्निहित वास्तुकला है।
AI विकास पर प्रभाव
मैककैंडलिश और सहकर्मियों द्वारा पहचाने गए स्केलिंग लॉज़ AI अनुसंधान की आधारशिला बन गए हैं। वे शोधकर्ताओं को एक लक्ष्य प्रदर्शन स्तर को प्राप्त करने के लिए आवश्यक कंप्यूट और डेटा का अनुमान लगाने में सक्षम बनाते हैं, जो बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण चलाने की योजना बनाने के लिए महत्वपूर्ण है। इसने कम्प्यूटेशनल संसाधनों के अधिक कुशल उपयोग को जन्म दिया है और जनरेटिव AI में प्रगति को तेज किया है। सिद्धांत हार्डवेयर डिज़ाइन के लिए भी प्रासंगिक हैं, क्योंकि Nvidia और AMD जैसी कंपनियाँ भविष्य के मॉडलों की कंप्यूट मांगों पर विचार करती हैं।
मान्यता और प्रभाव
मैककैंडलिश के कार्य को व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है और AI समुदाय के भीतर उन्हें मान्यता मिली है। उन्होंने सम्मेलनों में बात की है और AI स्केलिंग और सुरक्षा के बारे में सार्वजनिक चर्चाओं में योगदान दिया है। उनका शोध संगठनों को मॉडल विकास के दृष्टिकोण को आकार देने में जारी है, स्टार्टअप से लेकर स्थापित तकनीकी दिग्गजों तक।
वर्तमान कार्य
2020 के दशक की शुरुआत तक, मैककैंडलिश Anthropic में सक्रिय हैं, जहाँ वे AI सिस्टम की क्षमताओं और सुरक्षा को समझने और सुधारने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उनका चल रहा शोध मॉडल संरेखण, मजबूती और कंप्यूट के कुशल उपयोग जैसी चुनौतियों का समाधान करता है, यह सुनिश्चित करता है कि AI विकास जिम्मेदार तरीके से आगे बढ़े।