黎曰國
黎曰國[a]（越南語：Lê Viết Quốc、英語：Quoc Viet Le，1982年—）[2]，是一位越南裔美國計算機科學家，也是谷歌大腦機器學習先驅。他是自然語言處理領域的doc2vec和Seq2Seq模型模型的共同發明人之一。黎曰國還發起並領導了谷歌大腦的AutoML計劃，包括神經架構搜索的提議。[3][4][5]
| 黎曰國 | |
|---|---|
| 出生 | Lê Viết Quốc 1982年（41—42歲） 越南承天順化省香水市社 |
| 教育程度 | 澳洲國立大學 史丹福大學 |
| 科學生涯 | |
| 研究領域 | 機器學習 |
| 機構 | 谷歌大腦 |
| 論文 | 可擴展的功能學習（2013年） |
| 博士導師 | 吳恩達 |
| 其他指導者 | 亞歷克斯·斯莫拉 |
教育和職業
黎曰國出生於越南承天順化省的香水市社。[6]他就讀於順化國學高中。[7]2004年，黎曰國移居澳大利亞，就讀澳大利亞國立大學學士學位課程，期間師從亞歷克斯·斯莫拉，研究機器學習中的核方法。[8]2007年，黎曰國前往史丹福大學攻讀計算機科學研究生，他的博士生導師是吳恩達 。
2011年，黎曰國與當時的博士生導師吳恩達、Google研究員傑夫·迪恩和Google研究員格雷格·科拉多一起成為谷歌大腦的創始成員。[9] 黎曰國領導了谷歌大腦的第一個重大發現，即一種在16,000個多核心處理器上訓練的深度學習算法，該算法在僅觀看YouTube視頻後就學會了識別貓，而且從未被告知「貓」是什麼。[10][11]
2014年，伊爾亞·蘇茨克維、奧里奧爾·維尼亞爾斯和黎曰國提出了機器翻譯的Seq2Seq模型。同年， 托馬斯·米科洛夫和黎曰國提出了用於文檔表示學習的doc2vec模型。黎曰國是Google神經機器翻譯的主要作者和研究人員之一。[12]
黎曰國發起並領導了谷歌大腦的AutoML項目，其中包括神經結構搜索的提議。黎曰國是LaMDA的作者之一，LaMDA是一種對話式大型語言模型，最初於2020年以Meena之名開發和引入。2022年，黎曰國和合作者提出了思想鏈提示作為提高大型語言模型推理能力的方法。[13]
榮譽和獎項
黎曰國於2014年被《麻省理工科技評論》評為35歲以下創新者[14]。他曾接受《連線》、[15]《紐約時報》、[16]《大西洋月刊》、[17]和《麻省理工科技評論》等主要媒體的採訪和報道。[18] 黎曰國於2022年被評為澳洲國立大學計算機學院校友獎得主[19]。
註釋
參考資料
- ^ 智能时代，芯片先行——人工智能系列报告之四 (PDF). 國金證券. 2017-09-25 [2023-11-23] –透過東方財富網.
- ^ 'Quái kiệt' AI Lê Viết Quốc - người đứng sau thuật toán Transformers của ChatGPT. Viettimes - tin tức và phân tích chuyên sâu kinh tế, quốc tế, y tế. 2023-02-09 [2023-07-03] （越南語）.
- ^ Le Viet Quoc, a young Vietnamese engineer who holds Google's brain. tipsmake.com. [2022-11-24] （美國英語）.
- ^ Hernandez, Daniela. A Googler's Quest to Teach Machines How to Understand Emotions. Wired. [2022-11-25]. ISSN 1059-1028 （美國英語）.
- ^ Chow, Rony. Quoc V. Le: Fast, Furious and Automatic. History of Data Science. 2021-06-07 [2022-11-26] （美國英語）.
- ^ Le Viet Quoc, a young Vietnamese engineer who holds Google's brain. tipsmake.com. [2022-11-24] （美國英語）.
- ^ Fulbright scholars Vietnam - Le Viet Quoc.
- ^ Meet Le Viet Quoc, a Vietnamese talent at Google. Tuoi Tre News. 2019-02-15 [2022-11-25] （美國英語）.
- ^ Le Viet Quoc, a young Vietnamese engineer who holds Google's brain. tipsmake.com. [2022-11-24] （美國英語）.
- ^ Markoff, John. How Many Computers to Identify a Cat? 16,000. The New York Times. 2012-06-25.
- ^ 未填寫信息。中文維基百科沒有機械人自動填寫相關信息。arXiv：[1]。
- ^ A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale. Google Research Blog. 2016-09-27 [2023-07-02] （美國英語）.
- ^ Language Models Perform Reasoning via Chain of Thought. Google Research Blog. 2022-05-22 [2023-07-02] （美國英語）.
- ^ Quoc Le. MIT Technology Review. [2022-11-24] （英語）.
- ^ Hernandez, Daniela. A Googler's Quest to Teach Machines How to Understand Emotions. Wired. [2022-11-25]. ISSN 1059-1028 （美國英語）.
- ^ Lewis-Kraus, Gideon. The Great A.I. Awakening. The New York Times. 2016-12-14 [2022-11-26]. ISSN 0362-4331 （美國英語）.
- ^ Madrigal, Alexis C. The Triumph of Artificial Intelligence! 16,000 Processors Can Identify a Cat in a YouTube Video Sometimes. The Atlantic. 2012-06-26 [2022-11-26] （英語）.
- ^ AI's Language Problem. MIT Technology Review. [2022-11-26] （英語）.
- ^ Celebrating 50 years of teaching computer science at ANU. ANU College of Engineering, Computing and Cybernetics. [2023-07-02] （英語）.