Slav Petrov

Học vấn và nền tảng nghề nghiệp

Hành trình học tập của Petrov trải dài qua ba quốc gia và phản ánh tính quốc tế trong sự nghiệp của anh. Anh hoàn thành chương trình Diplom về Khoa học Máy tính và Quản trị Kinh doanh tại Freie Universität Berlin trước khi theo đuổi nghiên cứu tiến sĩ về Khoa học Máy tính tại Đại học California, Berkeley. Sau đó, anh tiếp tục học tại Duke University như một phần của lộ trình học tập trước đó. Từ năm 2010 đến năm 2016, anh giữ vai trò Phó Giáo sư thỉnh giảng tại Đại học New York University, nơi anh giảng dạy Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên Thống kê — một vị trí diễn ra song song với công việc trong ngành của anh tại Google, nơi anh gia nhập vào tháng 8 năm 2009.

Vai trò tại Google DeepMind

Tại Google DeepMind, Petrov giữ chức vụ Phó Chủ tịch Nghiên cứu và đồng dẫn dắt Post-Training cho Gemini, mô hình ngôn ngữ lớn chủ lực của công ty. Post-training là giai đoạn then chốt trong quá trình phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm các kỹ thuật tinh chỉnh hành vi của mô hình, khả năng tuân theo hướng dẫn và sự căn chỉnh sau giai đoạn tiền huấn luyện ban đầu. Nhóm của anh được phân bổ trên toàn cầu, phản ánh quy mô và mức độ phức tạp của công việc. Trước khi thành lập Google DeepMind, Petrov đã dẫn dắt các nỗ lực nghiên cứu về NLP, cung cấp trực tiếp đầu vào cho các sản phẩm của Google như Search, Ads, Translate, Assistant và Chrome.

Danh mục công bố của anh kéo dài hơn một thập kỷ và bao quát nhiều chủ đề trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm dịch máy, phân tích cú pháp và quy chiếu trong tạo sinh ngôn ngữ. Anh là tác giả đóng góp cho các bài báo mang tính bước ngoặt gắn với nỗ lực mô hình lớn của Google, bao gồm các nghiên cứu về PaLM, PaLM 2, Gemini, Gemini 1.5 và Gemma 2, cũng như bộ dữ liệu chuẩn Natural Questions — một tài nguyên được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu trả lời câu hỏi.

Đóng góp nghiên cứu và ghi nhận

Đầu ra nghiên cứu của Petrov bao gồm các đóng góp trên nhiều mảng như phân tích cú pháp, dịch máy và phát triển các khung đánh giá cho tạo sinh ngôn ngữ. Một mảng công việc đáng chú ý gần đây liên quan đến việc đo lường quy chiếu trong các mô hình tạo sinh ngôn ngữ — xem liệu đầu ra của mô hình có thể được truy vết về các nguồn có thể kiểm chứng hay không, một mối quan tâm ngày càng trở nên quan trọng khi các hệ thống sinh tạo quy mô lớn được triển khai. Nghiên cứu này, được công bố trên Computational Linguistics vào năm 2023, phản ánh sự quan tâm rộng hơn đến việc làm cho đầu ra của mô hình ngôn ngữ trở nên đáng tin cậy và dễ diễn giải hơn.

Ngoài các giải thưởng bài báo tại ACL và NAACL, Petrov nhận được Giải thưởng Test-of-Time trong 10 năm tại ACL 2023, ghi nhận nghiên cứu từ một thập kỷ trước đã chứng minh được sức ảnh hưởng bền vững của nó đối với lĩnh vực. Các lĩnh vực nghiên cứu của anh, theo danh mục nghiên cứu của Google, bao gồm Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên, Dịch Máy, Trí tuệ Máy móc và Khoa học Tổng quát.

Nền tảng và các thành tựu khác

Petrov đã sống ở Bulgaria, Đức và Hoa Kỳ với mức độ tương đối cân bằng, và hiện anh có trụ sở tại Berlin. Những thành tích cạnh tranh ban đầu của anh bao gồm chức vô địch Thế giới tại RoboCup 2004 — một cuộc thi robotics quốc tế — diễn ra trước sự nghiệp nghiên cứu NLP của anh. Anh hoàn thành chương trình Diplom tại Freie Universität Berlin, và thời gian ở Đức dường như khép lại sự nghiệp của anh, với Berlin là nơi anh đặt căn cứ hiện tại ngay cả khi anh dẫn dắt nghiên cứu cho một trong những tổ chức AI nổi bật nhất thế giới. Anh cũng từng bày tỏ sự trung thành cá nhân với đội tuyển bóng đá quốc gia Bulgaria, đặc biệt là trong các trận đấu gặp Đức.