Slav Petrov

Академическая и профессиональная биография

Учебный путь Петрова охватывает три страны и отражает международный характер его карьеры. Он получил диплом по компьютерным наукам и деловому администрированию во Freie Universität Berlin, прежде чем заняться докторскими исследованиями по компьютерным наукам в University of California, Berkeley. Затем он продолжил обучение в Duke University в рамках более раннего академического этапа. С 2010 по 2016 год он работал в качестве приглашённого профессора в New York University, где преподавал Statistical Natural Language Processing — эту роль он совмещал с работой в отрасли в Google, куда пришёл в августе 2009 года.

Роль в Google DeepMind

В Google DeepMind Петров занимает должность вице-президента по исследованиям и совместно руководит Post-Training для Gemini — флагманской крупной языковой модели компании. Post-training — критически важная стадия в разработке крупномасштабных языковых моделей: она включает методы, которые уточняют поведение модели, её способность следовать инструкциям и согласованность после первоначального предварительного обучения. Его команда распределена по всему миру, что отражает масштаб и сложность выполняемой работы. До формирования Google DeepMind Петров возглавлял исследования в области НЛП, которые напрямую легли в основу продуктов Google, таких как Search, Ads, Translate, Assistant и Chrome.

Его публикационный послужной список насчитывает более десяти лет и охватывает широкий круг тем в области обработки естественного языка, включая машинный перевод, синтаксический разбор и атрибуцию в генерации текстов на естественном языке. Он является автором работ в рамках знаковых публикаций, связанных с усилиями Google по крупным моделям, включая исследования по PaLM, PaLM 2, Gemini, Gemini 1.5 и Gemma 2, а также по набору данных Natural Questions — широко используемому ресурсу для исследований по вопросно-ответным задачам.

Вклад в исследования и признание

Научные результаты Петрова включают вклад в синтаксический разбор, машинный перевод и разработку оценочных рамок для генерации текста. Одно из наиболее заметных направлений его недавней работы связано с измерением атрибуции в моделях генерации на естественном языке — изучением того, можно ли проследить выводы модели до проверяемых источников. Эта проблема приобретает всё большее значение по мере внедрения крупных генеративных систем. Эта работа, опубликованная в Computational Linguistics в 2023 году, отражает более широкий интерес к тому, чтобы выводы языковых моделей были надёжнее и понятнее.

Помимо наград за статьи на ACL и NAACL, Петров получил 10-летнюю Test-of-Time Award на ACL 2023, которая отмечает исследования десятилетней давности, доказавшие свою устойчивую значимость и влияние на развитие области. Его направления исследований, указанные в исследовательском каталоге Google, охватывают Natural Language Processing, Machine Translation, Machine Intelligence и General Science.

Предыстория и другие достижения

Петров жил в Болгарии, Германии и Соединённых Штатах примерно в равной степени, а сейчас базируется в Берлине. Его ранние конкурентные достижения включают World Championship на RoboCup 2004 — международном соревновании по робототехнике — которое предшествует его карьере в исследованиях по НЛП. Он завершил Diplom во Freie Universität Berlin, и время в Германии, судя по всему, обрамляет его карьеру: Берлин остаётся его текущей базой, даже несмотря на то, что он руководит исследованиями в одной из самых заметных в мире организаций в области ИИ. Он также выражал личную приверженность национальной сборной Болгарии по футболу, особенно в матчах против Германии.