¿Quién es Lukasz Kaiser? - MBA de cuatro semanas

Lukasz Kaiser es un investigador polaco de aprendizaje automático que codiseñó modelos neuronales para la traducción automática, el análisis y otras tareas algorítmicas y generativas. También jugó un papel decisivo en el desarrollo del sistema TensorFlow de Google.

Capacitación

Kaiser recibió su doctorado. en Ciencias de la Computación de la Universidad RWTH Aachen en Alemania en 2008. Su disertación se centró en la teoría del modelo algorítmico y demostró la profunda interacción entre la lógica y la previsibilidad en las estructuras automáticas.

En 2009, Kaiser ganó el Premio EW Beth por disertaciones sobresalientes en el campo de la lógica y pasó los siguientes dos años como investigadora postdoctoral en la universidad.

Emperador más tarde se convirtió en un cargo de investigación (Investigador Científico Permanente) en el Centro Nacional Francés de Investigaciones Científicas (CNRS) en París en octubre de 2010. Allí continuó su trabajo sobre lógica, juegos e inteligencia artificial.

google cerebro

Kaiser se unió a Google Brain en octubre de 2013 como ingeniero de software sénior antes de pasar a un puesto de asociado de investigación a mediados de 2016.

Inició Google en un momento en que la PNL era un campo relativamente nuevo con muchas incógnitas. Kaiser declaró más tarde que "Cuando aparecieron las redes neuronales por primera vez, se diseñaron para el reconocimiento de imágenes para procesar entradas con la misma dimensión de píxeles. Las oraciones no son lo mismo que las imágenes”.

Mientras que Ilya Sutskever, Oriol Vinyals y Quoc Le propusieron una solución en su artículo de 2014 aprendizaje de secuencia a secuencia con redes neuronales, El modelo estuvo lejos de ser perfecto y tuvo un desempeño deficiente cuando se entrenó en conjuntos de datos anotados por humanos.

Poco después, Kaiser y sus colegas propusieron un modelo llamativo que hizo posible prestar más atención a las palabras clave en una oración y producir resultados de última generación. Más tarde, su trabajo sentó las bases para Google Neural Machine Translation (GMNT), un sistema de aprendizaje de traducción automatizado de extremo a extremo que ahora se usa en Google Translate.

Biblioteca TensorFlow

Kaiser también ha sido fundamental en el desarrollo de la biblioteca TensorFlow de código abierto de Google para el aprendizaje automático a gran escala. La biblioteca es el sistema ML más conocido del mundo en la actualidad y permite a los desarrolladores e investigadores superar algunos de los obstáculos que implica el lanzamiento de su primer modelo.

Con este fin, Kaiser y su equipo también publicaron el repositorio Tensor2Tensor (T2T) en GitHub. Además de facilitar el acceso al aprendizaje profundo, también se esperaba que el lanzamiento acelerara la investigación del aprendizaje automático.

IA abierta

Kaiser dejó Google Brain en junio de 2021 y pronto se unió a OpenAI como investigador. Allí estuvo involucrado en el desarrollo de ChatGPT y en particular del LLM GPT-4 multimodal.

El sitio web de OpenAI enumera a Kaiser como quien trabajó en los datos previos al entrenamiento para GPT-4 y también como uno de los principales contribuyentes al contexto largo del modelo, que ahora puede manejar más de 25,000 palabras de texto.

Además, Kaiser también forma parte de un amplio equipo de investigación que ha trabajado en el aprendizaje por refuerzo y la alineación.

Las tesis centrales:

Lukasz Kaiser es un investigador polaco de aprendizaje automático que codiseñó modelos neuronales para la traducción automática, el análisis y otras tareas algorítmicas y generativas. También jugó un papel decisivo en el desarrollo del sistema TensorFlow de Google.
Kaiser se unió a Google Brain en octubre de 2013 como ingeniero de software sénior antes de pasar a un puesto de asociado de investigación a mediados de 2016. Comenzando en un momento en que la PNL era un área relativamente nueva de la IA, realizó varios avances importantes con modelos llamativos.
Kaiser dejó Google Brain en junio de 2021 y pronto se unió a OpenAI como investigador. Allí estuvo involucrado en el desarrollo de ChatGPT y, más recientemente, el LLM GPT-4 multimodal.

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