Sebastian Borgeaud Google DeepMind में एक शोध वैज्ञानिक हैं, जो बड़े भाषा मॉडलों में स्केलिंग नियमों, मॉडल वास्तुकला और प्रशिक्षण दक्षता पर अपने काम के लिए जाने जाते हैं। वे 2022 के पेपर "Training Compute-Optimal Large Language Models" के सह-लेखक हैं, जिसने चिंचिला मॉडल पेश किया और AI समुदाय के मॉडल आकार और प्रशिक्षण डेटा आवंटन के दृष्टिकोण को नया रूप दिया। उनके शोध ने बाद के बड़े पैमाने के AI सिस्टमों के डिज़ाइन को प्रभावित किया है, जिनमें OpenAI और Anthropic शामिल हैं।
Borgeaud का काम मशीन लर्निंग सिद्धांत और व्यावहारिक इंजीनियरिंग के प्रतिच्छेदन पर स्थित है, जिसमें विभिन्न कम्प्यूटेशनल बजटों के तहत तंत्रिका नेटवर्क के अनुभवजन्य व्यवहार को समझने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। उन्होंने DeepMind में कई परियोजनाओं में योगदान दिया है, जो भाषा मॉडलिंग से लेकर मल्टीमॉडल सिस्टम तक फैली हुई हैं, और उनके निष्कर्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में व्यापक रूप से उद्धृत किए जाते हैं।
स्केलिंग नियम और चिंचिला पेपर
मार्च 2022 में प्रकाशित चिंचिला पेपर ने बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण के लिए एक नया प्रतिमान स्थापित किया। Borgeaud और उनके सहयोगियों, जिनमें जॉर्डन हॉफमैन और लियोन जोन्स शामिल हैं, ने प्रदर्शित किया कि एक दिए गए कम्प्यूट बजट के लिए, इष्टतम मॉडल आकार और प्रशिक्षण टोकन की संख्या लगभग समान रूप से बढ़ती है, न कि मॉडल आकार डेटा से तेजी से बढ़ता है। यह 2020 के कपलान स्केलिंग नियमों की पिछली धारणाओं के विपरीत था, जिसने सुझाव दिया था कि मॉडल आकार डेटा की तुलना में अधिक तेजी से बढ़ना चाहिए।
विशेष रूप से, टीम ने पाया कि 1.4 ट्रिलियन टोकन पर प्रशिक्षित 70-बिलियन-पैरामीटर मॉडल ने कई बेंचमार्क पर Gopher (280B पैरामीटर) और GPT-3 (175B पैरामीटर) जैसे बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया। पेपर की व्यावहारिक सिफारिश - कि अधिकांश मौजूदा मॉडल काफी हद तक अप्रशिक्षित थे - ने उद्योग भर में प्रशिक्षण प्रथाओं में बदलाव लाया, जिसमें OpenAI और DeepMind जैसी कंपनियों ने बाद के रिलीज़ में अपने डेटा-से-पैरामीटर अनुपात बढ़ाए।
मॉडल वास्तुकला और प्रशिक्षण में योगदान
स्केलिंग नियमों के अलावा, Borgeaud ने गहरे नेटवर्क के प्रशिक्षण की दक्षता और स्थिरता में सुधार पर काम किया है। उन्होंने मल्टी-हेड अटेंशन वेरिएंट, पोजीशनल एन्कोडिंग और लेयर नॉर्मलाइज़ेशन तकनीकों पर शोध में योगदान दिया है, जो अब ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों में मानक हैं। उनका काम अक्सर बड़े पैमाने पर वितरित प्रशिक्षण शामिल करता है, जहाँ उन्होंने मेमोरी उपयोग और संचार ओवरहेड को कम करने के तरीके विकसित करने में मदद की है।
उनके शोध का एक उल्लेखनीय क्षेत्र रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन का उपयोग है, जहाँ मॉडल अनुमान के दौरान बाहरी ज्ञान तक पहुँचते हैं। Borgeaud ने 2021 के पेपर "Improving Language Models by Retrieving from Trillions of Tokens" के सह-लेखक थे, जिसने RETRO (रिट्रीवल-एन्हांस्ड ट्रांसफार्मर) मॉडल पेश किया। RETRO ने प्रदर्शित किया कि रिट्रीवल के साथ 7.5-बिलियन-पैरामीटर मॉडल कुछ कार्यों पर बिना रिट्रीवल के 70-बिलियन-पैरामीटर मॉडल के प्रदर्शन से मेल खा सकता है, जो पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक मेमोरी के संयोजन की क्षमता को उजागर करता है।
AI समुदाय पर प्रभाव
Borgeaud के निष्कर्षों का व्यापक मशीन लर्निंग समुदाय पर मापने योग्य प्रभाव पड़ा है। चिंचिला पेपर के स्केलिंग नियम अब शैक्षणिक पेपरों और उद्योग रिपोर्टों में एक मानक संदर्भ हैं, और उन्होंने OpenAI के GPT-4 और Anthropic के Claude जैसे मॉडलों के डिज़ाइन को प्रभावित किया है। कम्प्यूट-इष्टतम प्रशिक्षण पर उनका जोर AI के पर्यावरणीय और आर्थिक लागतों के बारे में चर्चाओं को भी जन्म दिया है, क्योंकि शोधकर्ता कम संसाधनों के साथ बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करना चाहते हैं।
अपने शोध के अलावा, Borgeaud ओपन-सोर्सिंग टूल और डेटासेट में शामिल रहे हैं। उन्होंने DeepMind की ओपन-सोर्स लाइब्रेरीज़ में योगदान दिया है और NeurIPS और ICML सहित प्रमुख सम्मेलनों में बात की है, जहाँ उन्होंने स्केलिंग और मूल्यांकन पर अंतर्दृष्टि साझा की है। उनका काम अक्सर जनरेटिव AI और अधिक कुशल प्रशिक्षण व्यवस्थाओं के विकास के संदर्भ में उद्धृत किया जाता है।
वर्तमान कार्य और भविष्य की दिशाएँ
2024 तक, Borgeaud Google DeepMind में काम करना जारी रखते हैं, अगली पीढ़ी की मॉडल वास्तुकला और प्रशिक्षण विधियों पर ध्यान केंद्रित करते हुए। उनकी हालिया परियोजनाएँ अनुमान की कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के तरीकों का पता लगाती हैं, जैसे मॉडल प्रूनिंग और क्वांटाइज़ेशन, साथ ही RLHF (मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना) जैसी तकनीकों के माध्यम से मानव मूल्यों के साथ मॉडलों के संरेखण में सुधार करना।
वे गहन शिक्षा और तंत्रिका विज्ञान के प्रतिच्छेदन में भी रुचि रखते हैं, अधिक कुशल सीखने के एल्गोरिदम डिज़ाइन करने के लिए जैविक प्रणालियों से प्रेरणा लेते हैं। जबकि उनकी चल रही परियोजनाओं के विशिष्ट विवरण सार्वजनिक नहीं हैं, उनका ट्रैक रिकॉर्ड बताता है कि उनके भविष्य के योगदान कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान के प्रक्षेपवक्र को आकार देना जारी रखेंगे।
चयनित प्रकाशन
- "Training Compute-Optimal Large Language Models" (2022, जॉर्डन हॉफमैन, लियोन जोन्स, एट अल. के साथ)
- "Improving Language Models by Retrieving from Trillions of Tokens" (2021, जैक रे, एट अल. के साथ)
- "An Empirical Analysis of Compute-Optimal Inference for Problem-Solving with Language Models" (2023, सहयोगियों के साथ)
ये पेपर क्षेत्र में सबसे अधिक उद्धृत किए गए लोगों में से हैं, और उनकी पद्धतियाँ शैक्षणिक और औद्योगिक दोनों सेटिंग्स में व्यापक रूप से अपनाई जाती हैं।