Slav Petrov

Latar Belakang Akademik dan Profesional

Perjalanan pendidikan Petrov merentasi tiga negara dan mencerminkan sifat antarabangsa dalam kerjayanya. Beliau memperoleh Diplom dalam Sains Komputer dan Pentadbiran Perniagaan di Freie Universität Berlin sebelum meneruskan pengajian peringkat kedoktoran dalam Sains Komputer di University of California, Berkeley. Beliau kemudiannya belajar di Duke University sebagai sebahagian daripada laluan akademiknya yang lebih awal. Dari 2010 hingga 2016, beliau berkhidmat sebagai Profesor Sambilan di New York University, tempat beliau mengajar Pemprosesan Bahasa Semula Jadi Statistik — satu peranan yang berjalan seiring dengan kerja industri beliau di Google, tempat beliau menyertai pada Ogos 2009.

Peranan di Google DeepMind

Di Google DeepMind, Petrov memegang jawatan Naib Presiden Penyelidikan dan mengetuai bersama Post-Training untuk Gemini, model bahasa besar utama syarikat itu. Post-training ialah fasa kritikal dalam pembangunan model bahasa besar, melibatkan teknik yang memperhalusi tingkah laku model, keupayaan mengikut arahan, dan penjajaran selepas pra-latihan awal. Pasukannya diagihkan secara global, mencerminkan skala dan kerumitan kerja yang terlibat. Sebelum penubuhan Google DeepMind, Petrov mengetuai usaha penyelidikan NLP yang secara langsung menyumbang kepada produk Google seperti Search, Ads, Translate, Assistant, dan Chrome.

Rekod penerbitannya merangkumi lebih daripada satu dekad dan meliputi pelbagai topik dalam pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk terjemahan mesin, penghurai, dan atribusi dalam penjanaan bahasa semula jadi. Beliau merupakan penyumbang kepada kertas-kertas penting yang berkaitan dengan usaha model besar Google, termasuk kerja pada PaLM, PaLM 2, Gemini, Gemini 1.5, dan Gemma 2, serta set data penanda aras Natural Questions — sebuah sumber yang digunakan secara meluas untuk penyelidikan menjawab soalan.

Sumbangan Penyelidikan dan Pengiktirafan

Output penyelidikan Petrov merangkumi sumbangan dalam penghurai sintaksis, terjemahan mesin, dan pembangunan rangka kerja penilaian bagi penjanaan bahasa. Salah satu bidang kerja terkini yang ketara melibatkan pengukuran atribusi dalam model penjanaan bahasa semula jadi — meneliti sama ada keluaran model boleh dikesan kepada sumber yang boleh dibuktikan, satu kebimbangan yang semakin penting seiring dengan pelaksanaan sistem generatif berskala besar. Kerja ini, diterbitkan dalam Computational Linguistics pada 2023, mencerminkan minat yang lebih luas untuk menjadikan keluaran model bahasa lebih dipercayai dan mudah difahami.

Selain anugerah kertas kerja beliau di ACL dan NAACL, Petrov menerima Anugerah Test-of-Time selama 10 tahun di ACL 2023, yang mengiktiraf penyelidikan daripada sedekad sebelumnya yang terbukti kekal berpengaruh dalam bidang tersebut. Bidang penyelidikannya, seperti yang disenaraikan dalam direktori penyelidikan Google, merangkumi Pemprosesan Bahasa Semula Jadi, Terjemahan Mesin, Kecerdasan Mesin, dan Sains Am.

Latar Belakang dan Pencapaian Lain

Petrov telah tinggal di Bulgaria, Jerman, dan Amerika Syarikat dalam kadar yang hampir sama, dan kini berpusat di Berlin. Pencapaian kompetitif awal beliau termasuk Kejuaraan Dunia di RoboCup 2004 — sebuah pertandingan robotik antarabangsa — yang mendahului kerjaya beliau dalam penyelidikan NLP. Beliau menyelesaikan Diplom di Freie Universität Berlin, dan masa beliau di Jerman nampaknya mengapit kerjayanya, dengan Berlin menjadi pangkalan semasanya walaupun beliau mengetuai penyelidikan untuk salah satu organisasi AI paling tersohor di dunia. Beliau telah menyatakan kesetiaan peribadi kepada pasukan bola sepak kebangsaan Bulgaria, khususnya dalam perlawanan menentang Jerman.