GeminiのIMO金メダルを支えたキーパーソン、プロのピアニストになりかけていた
Google DeepMindの研究科学者Yi Tay氏は、Gemini Deep Thinkを率いて国際数学オリンピックで金メダルを獲得した。しかしAI研究の傍ら、彼はピアノの達人でもあり、ロンドン・トリニティ・カレッジでクラシックピアノの准学士号を取得している。本記事では彼のAI研究の道のりと音楽の才能を紹介する。
記事インテリジェンス
要点
- Yi Tay氏はGoogle DeepMindの研究科学者で、Gemini Deep Thinkの中核的貢献者。
- 同氏のチームはGeminiにIMO金メダルをもたらし、物理・化学オリンピックにも貢献。
- クラシックピアノの准学士号を持ち、プロの音楽家を目指した経験がある。
- スタートアップ創業後、Googleに復帰し、20kgの減量に成功。
重要な理由
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技術的影響
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Google DeepMindの研究科学者であるYi Tay氏は、Geminiの国際数学オリンピック（IMO）での成功を支えた重要人物として広く知られている。昨年、彼はGemini Deep Thinkのモデリング共同キャプテンを務め、IMOで金メダル級の成績を達成した。同モデルは今年初めの物理・化学オリンピックでも優秀な結果を残した。しかし、Tay氏の才能は人工知能だけにとどまらず、彼は高度な技術を持つクラシックピアニストでもある。
最近、Tay氏はInstagramに14年前の自身の演奏動画を投稿した。ショパンの「幻想即興曲」——高速のアルペジオと感情的な強度で知られる技術的に難しい曲——を見事に弾きこなしている。当時、彼はシンガポールの南洋理工大学（NTU）の学部生で、試験とピアノ練習を両立していた。その後、ロンドン・トリニティ・カレッジでクラシックピアノ演奏の准学士号を取得し、これは準プロフェッショナルレベルに相当する。Tay氏は、別の世界線ではプロの音楽家になっていただろうと語っている。
Tay氏のAI研究のキャリアはGoogle Brainから始まり、UL2（エンコーダー・デコーダーと自己回帰型事前学習を統合するフレームワーク）やDSI（検索を文書識別子の直接予測として再定義する生成的検索パラダイム）など、重要な貢献を果たした。これらの技術はYouTubeレコメンデーションやSpotifyなどのシステムに導入されている。彼はまた、PaLM-2のモデリング共同リーダーを務め、Flan-2にも貢献した。
2023年、Tay氏はGoogleを離れ、Reka AIを共同創業した。このスタートアップは急速にGPT-4レベルのマルチモーダルモデルを開発し、LMSYSリーダーボードで一時トップ5に入った。しかし、起業の過酷さは代償を伴った：彼は毎日5杯のコーヒーを飲み、テイクアウトの食事を2回とり、妻の妊娠中に15kg増加した。639日後、彼はGoogle DeepMindに復帰する決断をし、研究インフラと共同研究者に戻れたことへの幸福感を表明した。
復帰後、Tay氏は約20kg減量し、バドミントンを再開（Googleシンガポール内の混合ダブルストーナメントで優勝）、家族との時間を大切にし、娘が1歳から2歳に成長するのを見守った。彼は今も音楽への情熱を持ち続け、退職後にクラシックピアノを再開したいと考えている。AI界が彼の研究成果を享受する一方で、ピアノ界はもしかすると遅れてきた新星を迎えるかもしれない。