Ашіш Васвані — індійський інформатик та підприємець. Він проводив дослідження в Google Brain, був співзасновником Adept AI, а станом на 2025 рік був співзасновником і генеральним директором Essential AI.
Васвані є співавтором опублікованої у 2017 році статті «Attention Is All You Need», яка представила нейромережеву архітектуру Трансформер. Модель Трансформер була використана під час розробки наступних моделей обробки природної мови, зокрема BERT, ChatGPT та їхніх наступників.
Кар'єра Васвані здобув освіту інженера-інформатика в Бірлівському технологічному інституті (Месра) у 2002 році. У 2004 році він вступив до Університет Південної Каліфорнії для здобуття вищої освіти. Він здобув ступінь доктора філософії (PhD) з інформатики в Університеті Південної Каліфорнії під керівництвом Девіда Чіанга. Під час своєї наукової кар'єри в Google, Васвані був частиною команди Google Brain, де виконав роботу, що призвела до публікації «Attention Is All You Need». До приєднання до Google він був пов'язаний з Інститутом інформаційних наук (Information Sciences Institute) при Університеті Південної Каліфорнії.
Після роботи в Google Васвані став співзасновником Adept AI — стартапу, зосередженого на машинному навчанні, який розробляв AI-агентів та інструменти для автоматизації програмного забезпечення. Згодом він залишив компанію. Пізніше він став співзасновником Essential AI разом з Нікі Пармар. Станом на 2025 рік він обіймав посаду генерального директора Essential AI.
У 2026 році компанію Essential AI разом із Васвані було поглинуто компанією Nvidia шляхом аквіхірингу (поглинання з метою найму команди).
Відомі роботи Найвідоміша стаття Васвані, «Attention Is All You Need», була опублікована у 2017 році. У цій статті була представлена модель Трансформер, яка використовує механізми самоуваги (self-attention) замість рекурентності для задач послідовність-в-послідовність (sequence-to-sequence).
Архітектура Трансформер стала основою для сучасних мовних моделей та систем NLP, зокрема BERT (2018), GPT-2, GPT-3 (2019–2020) та багатьох більш пізніх моделей. Стаття «Attention Is All You Need» є однією з найцитованіших у галузі машинного навчання.
Примітки