Barret Zoph

ويكي
, , , ,
1

عالم أبحاث اخترع «بحث البنية العصبية» (Neural Architecture Search)، وشارك في إنشاء «المحوّل التبديلي» (Switch Transformer)، وصمم وظيفة ما بعد التدريب في OpenAI قبل فترة مضطربة كمدير تقني في مختبر Thinking Machines Lab.

الملف الشخصي
الجنسية أمريكي
المؤسسة الحالية OpenAI (عاد في يناير 2026)
مجالات البحث بحث البنية العصبية، التعلم الآلي الآلي، الخبراء المختلطون المتفرقون، ما بعد التدريب، التعلم المعزز بتغذية بشرية، رؤية الحاسوب، معالجة اللغة الطبيعية
التعليم خلفية في علوم الحاسوب؛ منتسب لمعهد علوم المعلومات التابع لجامعة جنوب كاليفورنيا (فريق معالجة اللغة الطبيعية، 2014–2016) — تفاصيل الدرجة العليا غير مؤكدة
الموقع الإلكتروني barretzoph.github.io
X / تويتر @barret_zoph
GitHub barretzoph
Google Scholar Barret Zoph

نظرة عامة

بارييت زوف باحث أمريكي في الذكاء الاصطناعي، تمتد مسيرته المهنية عبر اثنين من أهم التحولات المنهجية في التعلم العميق الحديث. في Google Brain، قدّم «بحث البنية العصبية» (Neural Architecture Search) مع كووك ف. لي — أول دليل على أن التعلم المعزز يمكنه اكتشاف تصاميم شبكات عصبية تنافسية تلقائيًا — ثم شارك لاحقًا في إنشاء «المحوّل التبديلي» (Switch Transformer)، الذي جعل الخبراء المختلطون المتفرقون بنطاق تريليون معامل أمرًا عمليًا. في OpenAI، حيث انضم قبل إطلاق ChatGPT مباشرة، بنى فريق ما بعد التدريب من الصفر إلى جانب جون شولمان، وأشرف على أعمال مواءمة التعلم المعزز بتغذية بشرية والضبط الدقيق التي شكلت GPT-4 والنماذج اللاحقة. ثم شارك في تأسيس مختبر Thinking Machines Lab مع ميرا موراتي في أكتوبر 2024 كمدير تقني، لكن تم فصله في يناير 2026 في ظل ظروف متنازع عليها؛ أعلنت موراتي رحيله مشيرة إلى «سلوك غير أخلاقي»، بينما أنكر زوف هذا التوصيف علنًا وذكر أنه فُصل فقط بعد أن علمت الإدارة بنيته المغادرة. عاد إلى OpenAI في نفس اليوم.

الحياة المبكرة والتعليم

القليل موثق علنًا عن خلفية زوف المبكرة أو تعليمه الجامعي. يظهر أول عمل منشور له تحت إشراف معهد علوم المعلومات (ISI)، وحدة بحثية تابعة لجامعة جنوب كاليفورنيا (USC)، حيث عمل مع الأستاذين كيفن نايت ودانييل ماركو على الترجمة الآلية الإحصائية. تغطي أوراقه في ISI، الممتدة من 2015 إلى 2016، الترجمة العصبية متعددة المصادر، وتوسيع نطاق المفردات للشبكات العصبية المتكررة، ونظرية المعلومات للمترجم. كان انتقاله إلى Google Brain في 2016 مباشرًا وتزامن مع أول تقديم لبحث البنية العصبية. ما إذا كان قد أكمل درجة الدراسات العليا في USC أو غادر قبل الانتهاء غير مؤكد في المصادر العامة المتاحة.

المسيرة المهنية

معهد علوم المعلومات بجامعة جنوب كاليفورنيا — مجموعة معالجة اللغة الطبيعية (حوالي 2014–أوائل 2016)

ضمن مجموعة معالجة اللغة الطبيعية التابعة لكيفن نايت، شارك زوف في تأليف عدة أوراق حول الترجمة الآلية العصبية، بما في ذلك بنى متعددة المصادر (NAACL 2016، عرض شفهي)، والتعلم بالنقل للترجمة الآلية منخفضة الموارد (EMNLP 2016)، وكفاءة المفردات للشبكات العصبية المتكررة واسعة النطاق. أسست هذه الأعمال المبكرة طلاقته مع النماذج العصبية من تسلسل إلى تسلسل وعرضته لتحدي التصميم اليدوي للبنى لمعالجة اللغة الطبيعية — وهو الإحباط الذي سيعالجه قريبًا خوارزميًا.

Google Brain (2016–أغسطس 2022)

انضم زوف إلى Google Brain في أوائل 2016 كعالم أبحاث، وترقى إلى عالم أبحاث رئيسي. على مدى ست سنوات، أنتج مجموعة من الأعمال تقع ضمن ثلاثة محاور متداخلة:

بحث البنية العصبية والتعلم الآلي الآلي. الورقة التأسيسية، «بحث البنية العصبية باستخدام التعلم المعزز» (ICLR 2017، مع كووك ف. لي)، استخدمت شبكة عصبية متكررة كمراقب تم تدريبها باستخدام خوارزمية REINFORCE لتوليد أوصاف الشبكات الفرعية وتحسينها على CIFAR-10 و Penn Treebank. حققت دقة تنافسية مقارنة بالشبكات المصممة يدويًا، وجذبت ميزة في نيويورك تايمز، وأطلقت الحقل الفرعي لـ NAS. وأظهرت المتابعة NASNet (CVPR 2018، مع فاسوديفان، شلينس، ولي) أن بنى على مستوى الخلية وجدت على CIFAR-10 يمكن نقلها إلى ImageNet، محققة أحدث النتائج مع التصميم المؤتمت بالكامل. قللت ENAS (ICML 2018، مع فام، جوان، لي، ودين) بشكل كبير من تكلفة البحث عبر مشاركة المعامل. حفزت هذه الأوراق بشكل جماعي خط منتجات AutoML من Google وجعلت NAS موضوعًا سائدًا.

تضخيم البيانات ورؤية الحاسوب. مع إيكين دوغوش تشوبوك (لاحقًا الشريك المؤسس لـ Periodic Labs)، وجوناثان شلينس، وكووك لي، قاد زوف سلسلة من الأوراق المبدئية في التضخيم: AutoAugment (CVPR 2019، عرض شفهي)، التي بحثت عن سياسات تضخيم لكل مجموعة بيانات عبر التعلم المعزز؛ RandAugment (NeurIPS 2020)، التي بسطت البحث إلى معلمتين تشعبيتين وحققت دقة أفضل أو مساوية؛ والتضخيم القائم على التعلم للكشف عن الأجسام (ECCV 2020). أصبح SpecAugment (Interspeech 2019)، بتطبيق إخفاء التردد والزمن مباشرة على مخططات الطيف اللوغاريتمية الميلية للتعرف التلقائي على الكلام، أحد أكثر تقنيات تضخيم الكلام استشهادًا. حسّن AugMix (ICLR 2019) المتانة خارج التوزيع. وقيام النظر في ResNets (NeurIPS 2021، تسليط الضوء) بفصل تحسينات البنية عن تحسينات التدريب والتوسع، مظهرًا أن الكثير من التقدم المبلغ عنه في التصنيف كان مدفوعًا بالأخيرة.

نماذج اللغة المتفرقة. ركزت فترة زوف الأخيرة في Google Brain على توسيع نطاق نماذج اللغة من خلال التفرق. أظهر Switch Transformers (JMLR 2022، مساهمة متساوية مع ويليام فيدوس ونوعم شازير) التوجيه إلى خبير واحد على نطاق تريليون معامل مع تسريع التدريب المسبق بمقدار 4–7× مقارنة بخطوط الأساس T5 الكثيفة. درّب GLaM (2021، مع نان دو، يانبينغ هوانغ وآخرون) نموذج MoE بحجم 1.2 تريليون معامل تطابق أو تجاوز GPT-3 في 29 مهمة معالجة لغة طبيعية بتكلفة طاقة تبلغ ثلثها. تناول ST-MoE (arXiv 2022، مع إروان بيلو، سمير كومار وآخرون) حالات عدم الاستقرار التدريبي في نماذج التشفير-فك التشفير المتفرقة الكبيرة وحقق أحدث النتائج على SuperGLUE. كما عمل كقائد تقني بحثي لـ MuM (النموذج الموحد متعدد المهام)، نموذج اللغة الكبير متعدد المهام في بحث Google.

OpenAI — نائب الرئيس للأبحاث، ما بعد التدريب (سبتمبر 2022–أكتوبر 2024)

انضم زوف إلى OpenAI في سبتمبر 2022، قبل أسابيع فقط من الإطلاق الداخلي لـ ChatGPT. إلى جانب جون شولمان، بنى فريق ما بعد التدريب من الصفر، مشرفًا على المواءمة، وخطوط أنابيب التعلم المعزز بتغذية بشرية، واستخدام الأدوات، والتقييمات، وتعدد الوسائط، وتكامل البحث. درّب فريقه وأطلق النماذج التي شغّلت ChatGPT وواجهة برمجة التطبيقات خلال هذه الفترة، بما في ذلك المساهمات في GPT-4 والبنية التحتية الكامنة وراء نموذج الاستدلال o1. غادر في أكتوبر 2024 للمشاركة في تأسيس مختبر Thinking Machines Lab.

مختبر Thinking Machines Lab — مدير تقني وشريك مؤسس (أكتوبر 2024–14 يناير 2026)

انضم زوف إلى مختبر الذكاء الاصطناعي المنشأ حديثًا لميرا موراتي كشريك مؤسس ومدير تقني. جمعت الشركة جولة تمويل أولية بقيمة 2 مليار دولار تقريبًا بقيادة Andreessen Horowitz، مع AMD و Nvidia و Jane Street بين المستثمرين، ووصلت قيمتها إلى حوالي 12 مليار دولار. استمرت ولايته حوالي ثلاثة أشهر قبل أن تنتهي في ظل ظروف متنازع عليها. في 14 يناير 2026، أعلنت موراتي رحيله في اجتماع عام للشركة، مع مصادر تشير إلى «سلوك غير أخلاقي»؛ قال شخص مطلع على الأمر لـ Wired إنه اتُهم بمشاركة معلومات سرية للشركة مع شركات منافسة. أنكر زوف هذا التوصيف بشكل قاطع لصحيفة وول ستريت جورنال: «أنهى مختبر Thinking Machines Lab خدمتي فقط بعد أن علم أنني سأغادر الشركة. نقطة. في أي وقت لم يذكر TML لي أي أسباب تتعلق بالأداء أو أي سلوك غير أخلاقي من جانبي كسبب لإنهاء خدمتي، وأي اقتراح بخلاف ذلك هو كاذب ومشين.» كما ذكرت WSJ أن موراتي كانت لديها مخاوف بشأن أدائه بعد اكتشافها، في الصيف السابق، أنه كان على علاقة مع زميل أصغر بدأت بينما كان كلاهما في OpenAI — وهي علاقة أنكرها زوف في البداية قبل أن يؤكدها هو والمرأة لموراتي لاحقًا. لا يزال الحسابان دون حل علني. تم تعيين سويميث شانتالا (الشريك المؤسس لـ PyTorch) كمدير تقني بدلاً من زوف.

OpenAI (15 يناير 2026–حتى الآن)

عاد زوف إلى OpenAI في 15 يناير 2026، في اليوم التالي لفصله من Thinking Machines، إلى جانب لوك ميتز وصامويل شوينهولتز. أعلنت فيجي سيمو، الرئيسة التنفيذية للتطبيقات في OpenAI، عن إعادة التعيين مشيرة إلى أن OpenAI لا تشارك موراتي في توصيف سلوك زوف. لم يتم تحديد دوره ومسؤولياته الحالية علنًا.

المساهمات الرئيسية

  • بحث البنية العصبية باستخدام التعلم المعزز (ICLR 2017، مع كووك لي) — الورقة التي أطلقت مجال NAS؛ أظهرت تصميم شبكات آليًا موجهًا بالتعلم المعزز ينافس البنى المصممة يدويًا على CIFAR-10 و Penn Treebank. تمت تغطيتها من قبل NYT و MIT Technology Review؛ تنسب ويكيبيديا لهذه الورقة الفضل في إنشاء مقال NAS.
  • NASNet / تعلم البنى القابلة للنقل (CVPR 2018، مع فاسوديفان، شلينس، لي) — وسع NAS لإنتاج وحدات على مستوى الخلية تنتقل من CIFAR-10 إلى ImageNet، مؤسسًا نموذج قابلية النقل للتصميم الآلي.
  • AutoAugment (CVPR 2019، عرض شفهي، مع تشوبوك، ماني، فاسوديفان، لي) — أول طريقة مبدئية لتعلم سياسات تضخيم الصور لكل مجموعة بيانات عبر التعلم المعزز؛ حقق أحدث النتائج على CIFAR-10/100 و SVHN و ImageNet.
  • SpecAugment (Interspeech 2019، مع بارك، تشان، تشانغ، تشيو، تشوبوك، لي) — تضخيم إخفاء الزمن والتردد المطبق مباشرة على مخططات الطيف اللوغاريتمية الميلية؛ أصبح مكونًا قياسيًا في خطوط أنابيب تدريب التعرف التلقائي على الكلام.
  • Switch Transformers (JMLR 2022، مساهمة متساوية مع فيدوس وشازير) — بسّط توجيه MoE إلى خبير واحد لكل رمز، درب أول نموذج لغة بحجم تريليون معامل، وحقق تسريعًا في التدريب المسبق بمقدار 4–7×؛ حجر الزاوية لجميع عائلات LLM المتفرقة اللاحقة.
  • GLaM (arXiv 2021، مع دو، هوانغ، داي وآخرون) — نموذج MoE بحجم 1.2 تريليون معامل يتطلب ثلث طاقة GPT-3 للتدريب، مظهرًا سقف الكفاءة للتوسع المنشط بشكل متفرق.
  • البنية التحتية لما بعد التدريب في OpenAI — شارك في بناء خط أنابيب التعلم المعزز بتغذية بشرية وضبط التعليمات مع جون شولمان الذي حوّل GPT-4 إلى ChatGPT؛ قاد الفريق الذي أطلق المواءمة، واستخدام الأدوات، وقدرات الوسائط المتعددة عبر واجهة برمجة تطبيقات OpenAI.

الجوائز والتقدير

  • ICLR 2017 عرض شفهي — ورقته البحثية عن NAS قُبلت كعرض شفهي، وهو أعلى تصنيف في المؤتمر.
  • NeurIPS 2021 عرض شفهي — «إعادة النظر في التدريب المسبق والتدريب الذاتي».
  • NeurIPS 2021 و CVPR 2021 عروض تسليط الضوء — لأعمال إعادة النظر في ResNets و Progressive NAS على التوالي.
  • ميزات NYT و MIT Technology Review (2017) — الورقة البحثية الأصلية لـ NAS ظهرت في مقال في نيويورك تايمز عن AutoML وفي مقال في Technology Review عن استخدام Google للذكاء الاصطناعي لتصميم الذكاء الاصطناعي.

العلاقات الرئيسية

  • كووك ف. لي — المتعاون الرئيسي والمرشد في Google Brain؛ شارك في تأليف الورقة التأسيسية لـ NAS و NASNet؛ شكل تأثير لي ذوق زوف البحثي في كل من بحث البنية والتدريب المسبق واسع النطاق.
  • ويليام (ليام) فيدوس — مؤلف مشارك متساوٍ في Switch Transformers في Google Brain؛ عمل الاثنان لاحقًا بالتوازي في OpenAI (فيدوس كنائب رئيس لما بعد التدريب بعد زوف) قبل أن يغادر فيدوس لتأسيس Periodic Labs.
  • نوعم شازير — المؤلف الثالث لـ Switch Transformers؛ شازير هو المخترع الأصلي لطبقة الخبراء المختلطين (2017) والآن الرئيس التنفيذي لـ Character.AI.
  • إيكين دوغوش تشوبوك — متعاون متكرر في Google Brain في AutoAugment و RandAugment و SpecAugment والأمثلة العدائية؛ الآن شريك مؤسس لـ Periodic Labs مع فيدوس.
  • جون شولمان — شارك في بناء فريق ما بعد التدريب في OpenAI مع زوف؛ غادر شولمان لاحقًا OpenAI لـ Anthropic في 2024، واحد من عدة رحيلين كبار من وظيفة ما بعد التدريب.
  • ميرا موراتي — الرئيسة التنفيذية ومديرة التقنية السابقة في OpenAI التي جندت زوف كمدير تقني لمختبر Thinking Machines Lab؛ انتهت علاقتهما المهنية بفصل علني ومتنازع عليه في يناير 2026.
  • كيفن نايت — المرشد المبكر في معالجة اللغة الطبيعية في معهد علوم المعلومات بجامعة جنوب كاليفورنيا؛ مجموعة الترجمة الآلية الإحصائية لنايت أعطت زوف أساسه في النمذجة من تسلسل إلى تسلسل قبل حقبة التعلم العميق.

الأسلوب الشخصي

يتميز إنتاج زوف البحثي بانحياز نحو جعل الأمور أبسط وأكثر قابلية للتوسع بدلاً من أكثر تعقيدًا: استبدل NAS الاستدلالات اليدوية بالبحث؛ استبدل AutoAugment التضخيم القائم على الحدس ببحث السياسة الآلي؛ استبدل Switch Transformers تجميع الخبراء متعدد المستويات بخطوة توجيه واحدة. كان على استعداد دائمًا للتنقل بين المجالات — معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الحاسوب، الكلام، نماذج اللغة المتفرقة، ما بعد التدريب — متبعًا أينما تكمن أصعب مشاكل التوسع غير المحلولة. ملفه العام منخفض نسبيًا لشخص ذو تأثير استشهاداته؛ نادرًا ما أجرى مقابلات مطولة ويحافظ على وجود متفرق على الإنترنت. أحداث يناير 2026 قذفت به إلى جدل علني غير معتاد لا يزال حسابه الكامل متنازعًا عليه، مع تقديم الطرفين توصيفات مختلفة جوهريًا.

المراجع