리천위

Google Cloud AI Research의 수석 과학자(Principal Scientist) 겸 디렉터입니다. 대형 AI 모델과 그 실사용 적용을 연구합니다.

대표 연구로는 Chain-of-Table과 Distilling Step-by-Step이 꼽힙니다. Chain-of-Table은 LLM이 표를 다룰 때 일련의 연산을 스스로 계획하고 실행해 질의에 맞게 표 자체를 변형하도록 만든 방법입니다. Distilling Step-by-Step은 성능을 크게 잃지 않으면서 더 작은 모델을 만드는 증류 기법입니다. 두 연구 모두 Tomas Pfister와 함께 진행했습니다. ACL, ICLR, NAACL, NeurIPS 등에 꾸준히 발표하고 있습니다.

EnvHarness에서는 교신저자를 맡았습니다. 실행 런타임 최적화가 한계에 다다른 지점에서 학습 환경 자체를 손보는 쪽으로 문제를 옮긴 이 연구의 방향 설정에 관여했습니다.