数学IT学部卒業生が1兆ドル規模のチップ企業に成長するまでの道のり

29歳のVu Thanh Huyは、Nvidiaの上級機械学習エンジニアであり、ホーチミン市自然科学大学の数学専攻の学生で卒業生代表でした。

同社は人工知能ハードウェアおよびソフトウェアのサプライヤーであり、グラフィックス処理装置 (GPU) のメーカーでもあります。 ChatGPT のような生成 AI ツールは、Nvidia GPU 上で実行される大規模な言語モデルに基づいて構築されています。

Huy の主な仕事は、GPT、Bert、T5、LLaMa などの人気の大規模言語モデルの最適化です。モデルは複数の GPU で同時に実行する必要があったため、Huy は言語モデルのコンポーネントを配置してアルゴリズムが効率的に並列実行できるようにし、企業での使用時により多くのデータを処理し、コストを節約できるようにしました。

「シリコンバレーで働くために長い道のりを歩んできました。努力は報われました」とフイ氏は語った。 2023年12月現在、Nvidiaは米国で時価総額が1兆米ドルを超える6社のうちの1社です。

ヴー・タン・フイ。写真：キャラクター提供

フイさんはホーチミン市のギフテッド高校で数学を専攻していた元生徒です。 2012年、フイさんはホーチミン市国家大学自然科学大学のAブロックの入学試験に合格し、数学 - 情報技術を専攻することを選択しまし た。情報技術が台頭していることに気づいたフイさんは、コンピューターサイエンスを専攻することを選択し、留学を夢見るようになりました。

数字を熱心に追求しながらも、ユイの芸術に対する情熱も同様に大きい。フイさんは学校の美術チームに参加し、ヒップホップダンスグループ「The Lyricist」のメンバーでした。試験シーズンのピーク時には、フイさんは日中は学校で勉強し、夕方は練習し、夜は試験に向けて勉強と復習をしていました。彼は、平均スコア 9.27/10 で 2017 年の中間卒業式で卒業生代表となった。

Huy 氏は、通常のプログラミングやアルゴリズム作業ではなく、人文科学の専攻と機械学習の研究を組み合わせるのは面白いと考えました。彼は、自然言語処理と心理学および社会科学におけるその応用を専攻としました。

「異なる科学分野が交差すればするほど、発見はより斬新で興味深いものになると私は常に信じてきた」とフイ氏は自身のウェブサイトに記した。

2018 年、Huy は米国ストーニーブルック大学で心理学における機械学習の応用分野の著名な教授の指導の下、博士課程に入学しました。教授の研究室では、ソーシャルメディア利用者の言語に基づいてその気分や精神的健康を予測できる機械学習モデルの問題を研究している。

最初の学期、フイさんはアメリカ人の激しい仕事ぶりに圧倒されました。彼は勉強しながら助手として働いていたが、常に時間が足りないと感じていた。しかし、フイは落胆しませんでした。

「周りを見渡せば、みんな私と同じことをしている。みんなができるなら、私にできない理由はない」とフイさんは語った。徐々に、フイさんはスケジュールを調整し、新しい環境での仕事のペースに追いついていきました。彼は自由な時間には、ニューヨークのダンス教室に通ったり、自分でダンスを振り付けたり、グラフィックデザインをしたりして、自分の情熱を満たしバランスを保っています。

「プログラミングが思考と理性の極限だとすれば、ダンスと絵は全く異なる極限にあります。両方を同時に行うことで、人生はより面白くなり、精神的に満たされます」とフイさんは語った。

フイは「Beggin you dance」という音楽に合わせて踊ります。ビデオ：キャラクター提供

研究段階に入ると、Huy はさまざまな心理的特性、性格、精神的健康状態を持つ人間の言語をシミュレートできる生成モデルを構築する必要がありました。彼の目標は、科学者が人間の心理について新たな視点を獲得し、より人間らしい会話型ロボットを開発できるよう支援することです。

他の多くの大学院生と同様に、Huy さんも自分の研究テーマについて新しい方法を見つけようとしたときに、落胆した時期がありました。最終結果に到達するまでに、彼はさまざまなプロセスをテストするのに 1 年かかりました。

しかし、フイさんは自分がとても興味のある分野に時間を費やすことができたので満足しています。

研究に加えて、正式な就職の機会を見つけるために、Huy 氏はテクノロジー企業でのインターンシップに応募し、機械学習に関連する問題の調査と解決を担当しました。たとえば、Meta と Amazon では、Huy の主な仕事は音声テキスト変換アルゴリズムの精度を高めることでした。

Huy の仕事の成果は、EE - Exceeding Expectations の Meta の経営陣によって評価されています。オーバーン大学の博士課程修了者で、Meta での Huy 氏の元同僚である Phan Thanh Hai 氏によると、世界中から 1,000 名を超えるインターンが集まる環境では、これは簡単なことではないそうです。

「フイは有能で、効率的で、積極的な同僚です。フイはチームが提起したAIの問題を迅速かつ計画的に巧みに解決しました」とハイ氏は付け加えた。

さらに、Huy さんは 2 回の面接に合格し、Nvidia でのインターンシップを獲得しました。ラウンド 1 では、候補者は基本的なプログラミングを行う必要があり、ラウンド 2 では機械学習に関する背景知識と実務経験、および現実世界の問題を解決する方法がテストされます。

実証された能力のおかげで、Huy は博士号を取得した後、7 月に正式に当社のシニア機械学習エンジニアになりました。

Huy 氏によると、Nvidia で働く際の最大の課題は、「すべてを光の速さで構築する」という作業スタイルから生じるとのことです。同社は世界トップクラスのグラフィックチップ企業ですが、常に先頭に立つためにスタートアップの精神を保っています。そのため、ここでのエンジニアの作業負荷は非常に高く、1 日 8 時間以上続くこともよくあります。従業員は期待される結果を達成するためにすべてのリソースを活用する必要があります。

最新のテクノロジーを活用することで、Huy は知識を常に更新する機会を得ています。スタッフの規模は Google や Meta ほど大きくないため、Huy は会社に対する戦略的決定の結果をより直接的に目撃することができます。そのおかげで、彼は主な専門知識に加えて、ビジネス戦略に関する知識をさらに蓄積することができました。

しかし、フイ氏にとって最も価値のあることは、彼の仕事の結果が、個人の顧客から学校や企業まで、製品を使用する人々に直接影響を与えることです。

「自分のやっていることは意義のあることであり、地域社会に貢献していると思う」とフイさんは語った。さらに、Huy 氏はスタンフォード大学の教授と協力し、人間のセラピストをシミュレートして認知行動療法を行うチャットボットを構築しました。

フイ氏は、大手テクノロジー企業で働く機会を得るためには、自分がやりたいことに多くの時間を費やすことがシンプルですが非常に重要だと考えています。

「真剣に取り組んで専念することで、自分にとって正しい道を見つけることができるでしょう。それは、Courseraで勉強したり、教授から学んだり、大企業のAI研修プログラムに参加したりすることだってできるでしょう」とフイ氏は提案した。

Huy 氏は今後も仕事を続け、大企業のビジネスモデルについてさらに学び、心理学に人工知能を応用するプロジェクトを継続していく予定です。

「私はチャンス、特に自分の強みが交差するところにあるチャンスを探し続けるつもりだ」とフイ氏は語った。

カーン・リン

ソースリンク: https://vnexpress.net/duong-vao-hang-chip-nghin-ty-usd-cua-thu-khoa-toan-tin-4691721.html