Ryan Sep은 Google DeepMind의 연구 과학자로, 대규모 언어 모델을 전문으로 연구합니다. 그의 연구는 트랜스포머 기반 시스템의 아키텍처, 훈련 효율성 및 정렬에 중점을 두며, 주요 머신러닝 학회에 발표된 연구 결과가 있습니다. Sep은 이론적 분석과 응용 엔지니어링을 통해 생성형 인공지능을 발전시키는 더 넓은 연구자 집단의 일원입니다.
Sep의 인공지능 분야 경력은 2010년대 중반, 트랜스포머 아키텍처 도입 이후 딥러닝이 빠르게 발전하던 시기에 시작되었습니다. 그는 신경망에 초점을 맞춘 대학원 과정을 마쳤으며, 그 과정에서 스케일링 법칙과 최적화 동역학에 대한 초기 관심을 키웠습니다. 2019년 Google DeepMind에 합류한 후, 그는 이후 언어 모델 개발을 형성한 여러 기초 프로젝트에 기여했습니다.
초기 연구 및 최적화
박사 과정 동안 Sep은 확률적 경사 하강법 변형과 훈련 안정성에 미치는 영향을 조사했습니다. NeurIPS 워크숍에서 발표된 그의 2017년 적응형 학습률에 관한 논문은 학습률 스케줄을 조정하여 시퀀스 작업에서 수렴 시간을 최대 30% 줄일 수 있음을 보여주었습니다. 이 연구는 토론토 대학교와 스탠포드 AI 연구소의 연구자들의 주목을 받아 그래디언트 클리핑 기법에 대한 공동 연구로 이어졌습니다.
2018년, Sep은 깊은 트랜스포머에서 레이어 정규화에 관한 연구를 공동 저술하여 정규화 레이어의 배치가 잔차 네트워크 성능에 크게 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 국제 학습 표현 학회(ICLR)에 게재된 이 논문은 그래디언트 흐름을 개선하고 성능 저하 없이 50% 더 많은 레이어를 가진 모델 훈련을 가능하게 하는 새로운 배치를 제안했습니다. 이 결과는 이후 머신러닝 시스템에서 표준 관행이 되었습니다.
트랜스포머 아키텍처 기여
Google DeepMind에서 Sep은 멀티헤드 어텐션 메커니즘을 연구하는 팀에 합류했습니다. 그의 2020년 기여는 긴 시퀀스에 대해 계산 복잡성을 이차에서 거의 선형으로 줄인 희소 어텐션 패턴을 포함했습니다. "계층적 희소성을 통한 효율적 어텐션"이라는 제목의 논문에 자세히 설명된 이 방법은 밀집 어텐션과 비교 가능한 정확도를 유지하면서 100,000개 이상의 토큰으로 구성된 문서를 처리할 수 있게 했습니다. 이는 시퀀스-투-시퀀스 작업과 자연어 처리에 중요한 단계였습니다.
Sep은 또한 위치 인코딩 대안을 탐구했습니다. 2021년, 그는 훈련 중 보지 못한 시퀀스 길이에 더 잘 일반화되는 상대 위치 체계를 도입했습니다. 테스트 결과 이 인코딩을 사용한 모델은 훈련 중 본 입력의 두 배 길이 입력에서 평가할 때 기준선과 2% 이내의 혼란도 점수를 유지했으며, 이는 절대 인코딩보다 크게 개선된 것입니다. 이 기법은 여러 내부 Google DeepMind 프로젝트에서 채택되었습니다.
스케일링 및 효율성
Sep의 연구의 주요 축은 언어 모델의 효율적 스케일링에 관한 것입니다. 2022년, 그는 모델 가지치기에 대한 연구 결과를 발표하여 구조적 희소성이 벤치마크 성능 1.5% 하락만으로 추론 비용을 40% 줄일 수 있음을 보여주었습니다. 크기 기반 가지치기와 반복적 미세 조정을 결합한 그의 접근 방식은 자원 제약 환경에서 대규모 모델을 배포하는 기준점이 되었습니다.
Sep은 또한 사전 훈련을 위한 데이터 증강 전략을 연구했습니다. 그의 2023년 논문은 더 작은 모델로 생성된 합성 데이터와 인간이 작성한 텍스트를 혼합하면 추론 벤치마크에서 다운스트림 작업 정확도가 최대 8% 향상된다는 것을 보여주었습니다. 이 연구는 Google Cloud AI 서비스에 사용된 모델을 포함한 이후 Google DeepMind 모델의 훈련 파이프라인에 정보를 제공했습니다.
정렬 및 안전
AI 피드백 기반 강화 학습의 중요성을 인식한 Sep은 2023년 연구 초점의 일부를 정렬로 전환했습니다. 그는 RLAIF와 전통적인 인간 피드백을 비교하는 연구에 기여하여 AI 생성 선호도가 인간 주석자와 85% 일치하면서 라벨링 비용을 70% 줄일 수 있음을 발견했습니다. 트랜잭션 온 머신러닝 리서치(TMLR)에 게재된 결과는 모델 정렬을 위한 확장 가능한 경로를 제시했습니다.
Sep은 또한 디코딩에서 온도 스케일링을 조사했습니다. 그의 2024년 분석은 토큰 엔트로피에 기반한 동적 온도 조정이 사실 기반 질문 응답 작업에서 환각 비율을 12% 줄일 수 있음을 보여주었습니다. 이 실용적 통찰력은 OpenAI와 Anthropic 연구 팀이 사용하는 추론 프레임워크에 통합되었지만, Sep은 Google DeepMind와의 주요 소속을 유지하고 있습니다.
공동 프로젝트
경력 전반에 걸쳐 Sep은 기관 간 협력에 참여했습니다. 그는 카네기 멜론 대학교 연구자들과 멀티모달 모델을 위한 크로스 어텐션 메커니즘을 연구하여 COCO 데이터셋에서 이미지-텍스트 정렬 점수를 15% 개선한 2022년 논문을 발표했습니다. 또한 버클리 AI 연구소와 빔 서치 최적화에 협력하여 자동 회귀 생성에서 디코딩 지연 시간을 25% 줄이는 변형을 개발했습니다.
2023년, Sep은 top-k 샘플링과 top-p 샘플링을 위한 오픈소스 툴킷에 기여하여 학술 연구소 간 평가 프로토콜을 표준화했습니다. 현재 200개 이상의 연구 그룹이 사용하는 이 툴킷에는 트랜스포머에 맞춘 드롭아웃 및 가중치 초기화 체계의 참조 구현이 포함되어 있습니다. 이 노력은 분야의 재현성을 개선하는 것을 목표로 했습니다.
인정 및 영향
2025년 기준 Sep의 연구는 5,000회 이상 인용되었으며, 가장 영향력 있는 논문은 어텐션 효율성과 정렬에 초점을 맞추고 있습니다. 그는 NeurIPS와 ICML의 프로그램 위원회 위원으로 활동하며 대규모 언어 모델과 딥러닝 이론에 관한 논문을 검토했습니다. 2024년에는 효율적 추론에 대한 기여로 Google Research Award를 수상했습니다.
그의 연구는 학계를 넘어 제품 개발에 영향을 미쳤습니다. 가지치기 작업의 기법은 Amazon Web Services SageMaker와 Azure Machine Learning에 채택되어 대규모 모델의 비용 효율적 배포를 가능하게 했습니다. Sep은 또한 트랜스포머 워크로드를 위한 하드웨어-소프트웨어 공동 설계에 대해 AMD 및 Intel과 자문했지만, 이러한 활동의 구체적인 세부 사항은 공개되지 않았습니다.
현재 방향
2025년 현재 Sep은 사전 훈련을 위한 커리큘럼 학습 전략을 연구하고 있습니다. 그의 예비 결과는 훈련 데이터를 복잡성에 따라 정렬하면 최종 모델 품질을 유지하면서 계산 요구 사항을 20% 줄일 수 있음을 시사합니다. 그는 또한 손실 함수와 모델 보정 간의 연결을 탐구하여 불확실성을 더 잘 반영하는 목표를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Sep은 인공지능 커뮤니티에 활발히 기여하며 학회에서 자주 강연하고 초기 경력 연구자를 멘토링하고 있습니다. Google DeepMind에서의 진행 중인 프로젝트에는 긴 맥락 이해를 위한 인코더-디코더 아키텍처 개선 노력이 포함되며, 과학 문서 분석 및 코드 생성에 잠재적 응용이 있습니다. 그의 연구 중 상당수는 독점적이지만, 발표된 기록은 대규모 언어 모델을 더 효율적이고 신뢰할 수 있으며 인간 가치에 부합하게 만드는 데 일관된 초점을 반영합니다.