Slav Petrov

Akademik ve Profesyonel Arka Plan

Petrov’un eğitim yolculuğu üç ülkeye yayılıyor ve kariyerinin uluslararası niteliğini yansıtıyor. Freie Universität Berlin’de Bilgisayar Bilimi ve İşletme Yönetimi alanında Diplom programını tamamladıktan sonra, doktora çalışmalarına Bilgisayar Bilimi alanında University of California, Berkeley’de devam etti. Daha sonra, daha önceki akademik yolunun bir parçası olarak Duke University’de de eğitim gördü. 2010’dan 2016’ya kadar New York University’de Yardımcı Profesör olarak görev yaptı; burada İstatistiksel Doğal Dil İşleme dersleri verdi — bu rol, Google’daki sektör çalışmalarının yanı sıra yürütülüyordu; Google’a ise Ağustos 2009’da katıldı.

Google DeepMind’deki Rolü

Google DeepMind’de Petrov, Araştırmadan Sorumlu Başkan Yardımcısı (Vice President of Research) görevini yürütüyor ve şirketin amiral gemisi büyük dil modeli olan Gemini için Post-Training sürecini ortaklaşa yönetiyor. Post-training, büyük dil modellerinin geliştirilmesinde kritik bir aşamadır; ilk ön eğitimden sonra modelin davranışını, yönergeyi izleme yeteneklerini ve hizalamayı (alignment) iyileştiren teknikleri kapsar. Ekibi, küresel ölçekte dağılmış durumda; bu da yapılan işin ölçeğini ve karmaşıklığını yansıtıyor. Google DeepMind’in kurulmasından önce Petrov, Search, Ads, Translate, Assistant ve Chrome gibi Google ürünlerine doğrudan beslenen NLP araştırma çalışmalarına liderlik ediyordu.

Yayın geçmişi on yılı aşkın bir süreyi kapsıyor ve makine çevirisi, ayrıştırma (parsing) ve doğal dil üretiminde atıflandırma (attribution) dahil olmak üzere doğal dil işleme alanında geniş bir konu yelpazesini içeriyor. PaLM, PaLM 2, Gemini, Gemini 1.5 ve Gemma 2 çalışmalarının yanı sıra, yaygın olarak soru yanıtlama araştırmalarında kullanılan Natural Questions kıyaslama veri setiyle ilişkili Google’ın büyük model çabalarına dair çığır açan makalelere katkıda bulunuyor.

Araştırma Katkıları ve Takdir

Petrov’un araştırma çıktısı, sözdizimsel ayrıştırma, makine çevirisi ve dil üretimi için değerlendirme çerçevelerinin geliştirilmesi alanlarında katkılar içeriyor. Dikkat çeken yakın tarihli bir çalışma alanı, doğal dil üretim modellerinde atıflandırmayı ölçmeye yönelik: model çıktılarının doğrulanabilir kaynaklara kadar izlenip izlenemediğini incelemek. Büyük ölçekli üretken sistemlerin devreye alınmasıyla birlikte bu kaygının önemi giderek artmıştır. 2023’te Computational Linguistics dergisinde yayımlanan bu çalışma, dil modeli çıktılarının daha güvenilir ve yorumlanabilir hâle getirilmesine yönelik daha geniş bir ilgiyi yansıtıyor.

ACL ve NAACL’deki makale ödüllerinin yanı sıra Petrov, ACL 2023’te 10 yıllık Test-of-Time Award aldı; bu ödül, bir on yıl önce yapılan ve alan üzerindeki etkisiyle kalıcı olduğunu kanıtlayan araştırmayı takdir ediyor. Google’ın araştırma dizininde listelenen araştırma alanları Natural Language Processing, Machine Translation, Machine Intelligence ve General Science’ı kapsıyor.

Arka Plan ve Diğer Başarılar

Petrov, yaklaşık eşit ölçüde Bulgaristan, Almanya ve Amerika Birleşik Devletleri’nde yaşadı ve şu anda Berlin’de bulunuyor. Erken dönem rekabetçi başarıları arasında, uluslararası bir robotik yarışması olan RoboCup 2004’te Dünya Şampiyonluğu yer alıyor; bu, NLP araştırmalarındaki kariyerinden önceye dayanıyor. Freie Universität Berlin’de Diplom’unu tamamladı ve Almanya’daki zamanı, kariyerini adeta çerçevelemiş görünüyor: Berlin, dünyanın en önde gelen yapay zekâ organizasyonlarından birinin araştırmalarını yürütmesine rağmen hâlâ mevcut üssü olarak kalmış. Bulgaristan ulusal futbol takımına, özellikle Almanya ile oynanan maçlarda, kişisel bir bağlılık ifade etti.