មាគ៌ាឆ្ពោះទៅរកក្រុមហ៊ុនបន្ទះឈីបតម្លៃរាប់ពាន់លានដុល្លាររបស់ Math-IT valedictorian

លោក Vu Thanh Huy អាយុ 29 ឆ្នាំ ជាវិស្វករជាន់ខ្ពស់ផ្នែករៀនម៉ាស៊ីននៅ Nvidia ជានិស្សិតផ្នែកគណិតវិទ្យា និងជាគ្រូបង្រៀននៃសាកលវិទ្យាល័យ វិទ្យាសាស្ត្រធម្មជាតិ ទីក្រុងហូជីមិញ។

វាគឺជាអ្នកផ្គត់ផ្គង់ផ្នែករឹង និងសូហ្វវែរបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងជាអ្នកផលិតអង្គភាពដំណើរការក្រាហ្វិក (GPUs)។ ឧបករណ៍ AI ជំនាន់មុនដូចជា ChatGPT ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើម៉ូដែលភាសាធំៗដែលដំណើរការលើ Nvidia GPUs។

ការងារចម្បងរបស់ហ៊ុយគឺការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពគំរូភាសាធំៗដែលពេញនិយមដូចជា GPT, Bert, T5, LLaMa។ ដោយសារតែម៉ូដែលដែលត្រូវការដើម្បីដំណើរការលើ GPU ច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ហ៊ុយត្រូវរៀបចំធាតុផ្សំនៃគំរូភាសាដើម្បីឱ្យក្បួនដោះស្រាយអាចដំណើរការស្របគ្នាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ជួយដំណើរការទិន្នន័យកាន់តែច្រើន និងសន្សំប្រាក់នៅពេលប្រើក្នុងសហគ្រាស។

លោក Huy បាននិយាយថា “ខ្ញុំបានមកធ្វើការយ៉ាងយូរនៅក្នុង Silicon Valley ។ គិតត្រឹមខែធ្នូ ឆ្នាំ 2023 Nvidia គឺជាសាជីវកម្មមួយក្នុងចំណោមសាជីវកម្មចំនួនប្រាំមួយ ដែលមានមូលធនប័ត្រទីផ្សារជាង 1,000 ពាន់លានដុល្លារអាមេរិក។

វូថាញ់ហ៊ុយ។ រូបថត៖ តួអក្សរដែលបានផ្តល់ឱ្យ — វូថាញ់ហ៊ុយ។ រូបថត៖ *តួអក្សរដែលបានផ្តល់ឱ្យ*

ហ៊ុយ ជាអតីតសិស្សផ្នែកគណិតវិទ្យា វិទ្យាល័យ Gifted ទីក្រុងហូជីមិញ។ ក្នុងឆ្នាំ 2012 ហ៊ុយបានប្រឡងជាប់ប្លុក A នៃសាកលវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រធម្មជាតិ សកលវិទ្យាល័យជាតិទីក្រុងហូជីមិញ ហើយជ្រើសរើសបន្តការសិក្សាគណិតវិទ្យា-បច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មាន។ ដោយដឹងថាបច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មានមានការរីកចម្រើន ហ៊ុយបានជ្រើសរើសចូលរៀនផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ ហើយចាប់ផ្តើមសុបិនចង់ទៅសិក្សានៅបរទេស។

ទោះបីជាការតាមដានលេខយ៉ាងខ្លាំងក៏ពិតមែន ប៉ុន្តែចំណូលចិត្តរបស់ហ៊ុយចំពោះសិល្បៈគឺខ្លាំងដូចគ្នា។ ហ៊ុយ បានចូលរួមក្នុងក្រុមសិល្បៈរបស់សាលា និងជាសមាជិកក្រុមរាំហ៊ីបហប The Lyricist។ ក្នុងរដូវប្រឡងបាក់ឌុប ហ៊ុយរៀននៅសាលាពេលថ្ងៃ ហាត់នៅពេលល្ងាច ហើយរៀននិងពិនិត្យប្រឡងពេលយប់។ គាត់គឺជាអ្នកជំនាញនៃការបញ្ចប់ការសិក្សាពាក់កណ្តាលឆ្នាំ 2017 ជាមួយនឹងពិន្ទុជាមធ្យម 9.27/10 ។

ហ៊ុយបានគិតថាវាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការបញ្ចូលគ្នានូវមុខវិជ្ជាផ្នែកមនុស្សសាស្ត្រជាមួយនឹងការស្រាវជ្រាវការរៀនម៉ាស៊ីនជំនួសឱ្យការសរសេរកម្មវិធី និងក្បួនដោះស្រាយធម្មតា។ គាត់បានកំណត់អត្តសញ្ញាណចម្បងរបស់គាត់ថាជាភាសាធម្មជាតិ និងកម្មវិធីរបស់វានៅក្នុងចិត្តវិទ្យា និងវិទ្យាសាស្ត្រសង្គម។

លោក Huy បានសរសេរនៅលើគេហទំព័ររបស់គាត់ថា "ខ្ញុំតែងតែជឿថា វិស័យវិទ្យាសាស្រ្តផ្សេងគ្នាកាន់តែច្រើនប្រសព្វគ្នា នោះការរកឃើញប្រលោមលោក និងគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍កាន់តែច្រើននឹងកាន់តែមាន"។

ក្នុងឆ្នាំ 2018 ហ៊ុយបានចុះឈ្មោះចូលរៀនក្នុងកម្មវិធី PhD ក្រោមការណែនាំរបស់សាស្រ្តាចារ្យដ៏ល្បីម្នាក់ក្នុងផ្នែក Machine Learning Applications in Psychology នៅសាកលវិទ្យាល័យ Stony Brook សហរដ្ឋអាមេរិក។ មន្ទីរពិសោធន៍របស់សាស្ត្រាចារ្យសិក្សាអំពីបញ្ហាជាមួយនឹងគំរូរៀនម៉ាស៊ីន ដែលអាចទស្សន៍ទាយពីអារម្មណ៍ ឬសុខភាពផ្លូវចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមដោយផ្អែកលើភាសារបស់ពួកគេ។

ក្នុងឆមាសទីមួយ ហ៊ុយ ត្រូវបានគ្របដណ្តប់ដោយអាំងតង់ស៊ីតេការងាររបស់ជនជាតិអាមេរិក។ ពេលកំពុងសិក្សា និងធ្វើការជាជំនួយការបង្រៀន គាត់តែងតែមានអារម្មណ៍ខ្លី។ ប៉ុន្តែ ហ៊ុយ មិនអនុញ្ញាតឲ្យខ្លួនឯងបាក់ទឹកចិត្តឡើយ។

ហ៊ុយ ចែករំលែកថា "ក្រឡេកមើលជុំវិញ មនុស្សគ្រប់គ្នាត្រូវធ្វើដូចគ្នាជាមួយខ្ញុំ។ ប្រសិនបើគ្រប់គ្នាអាចធ្វើបាន វាគ្មានហេតុផលដែលខ្ញុំធ្វើមិនបាននោះទេ"។ បន្តិចម្ដងៗ ហ៊ុយបានកែសម្រួលកាលវិភាគរបស់គាត់ ហើយចាប់យកល្បឿនការងារក្នុងបរិយាកាសថ្មី។ ពេលទំនេរ គាត់ទៅថ្នាក់រាំនៅញូវយ៉ក រាំក្បាច់រាំផ្ទាល់ខ្លួន ឬធ្វើក្រាហ្វិចឌីហ្សាញដើម្បីឱ្យមានតុល្យភាព និងបំពេញចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់គាត់។

ហ៊ុយ និយាយថា "ប្រសិនបើការសរសេរកម្មវិធីស្ថិតក្នុងការគិត និងហេតុផលខ្លាំងមួយ នោះការរាំ និងការគូរគឺខុសគ្នាខ្លាំង។ ការធ្វើទាំងពីរក្នុងពេលតែមួយធ្វើឱ្យជីវិតរបស់ខ្ញុំកាន់តែគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ និងបំពេញខាងវិញ្ញាណ" ។

ចាប់ផ្តើមរាំ — ហ៊ុយ រាំបទ សុំទានអ្នករាំ។ វីដេអូ ៖ *តួអក្សរដែលបានផ្តល់ឱ្យ*

ចូលដល់ដំណាក់កាលស្រាវជ្រាវ ហ៊ុយត្រូវបង្កើតគំរូទូទៅ ដែលអាចក្លែងបន្លំភាសារបស់មនុស្សជាមួយនឹងលក្ខណៈផ្លូវចិត្ត បុគ្គលិកលក្ខណៈ ឬលក្ខខណ្ឌសុខភាពផ្លូវចិត្តខុសៗគ្នាជាច្រើន។ គោលដៅរបស់គាត់គឺដើម្បីជួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទទួលបានទស្សនវិស័យថ្មីអំពីចិត្តវិទ្យារបស់មនុស្ស ក៏ដូចជាបង្កើតមនុស្សយន្តសន្ទនាដែលមានលក្ខណៈដូចមនុស្សបន្ថែមទៀត។

ដូចនិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សាជាច្រើនទៀតដែរ ហ៊ុយ មានពេលបាក់ទឹកចិត្តនៅពេលព្យាយាមស្វែងរកវិធីសាស្រ្តថ្មីសម្រាប់ប្រធានបទរបស់គាត់។ គាត់បានចំណាយពេលមួយឆ្នាំដើម្បីសាកល្បងដំណើរការផ្សេងៗ មុនពេលគាត់ទទួលបានលទ្ធផលចុងក្រោយ។

ទោះយ៉ាងណា ហ៊ុយ ពេញចិត្តព្រោះបានចំណាយពេលលើវិស័យមួយដែលលោកចាប់អារម្មណ៍ខ្លាំង។

បន្ថែមពីលើការស្រាវជ្រាវ ដើម្បីស្វែងរកឱកាសការងារផ្លូវការ ហ៊ុយបានដាក់ពាក្យទៅកម្មសិក្សានៅសាជីវកម្មបច្ចេកវិទ្យា ទទួលបន្ទុកស្រាវជ្រាវ និងដោះស្រាយបញ្ហាទាក់ទងនឹងការរៀនម៉ាស៊ីន។ ឧទាហរណ៍ នៅ Meta និង Amazon ការងារចម្បងរបស់ហ៊ុយគឺដើម្បីបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃក្បួនដោះស្រាយការនិយាយទៅអត្ថបទ។

លទ្ធផលការងាររបស់ហ៊ុយត្រូវបានវាយតម្លៃដោយអ្នកគ្រប់គ្រងរបស់ Meta នៅ EE - លើសពីការរំពឹងទុក។ យោងតាមលោក Phan Thanh Hai និស្សិតបញ្ចប់ថ្នាក់បណ្ឌិតពីសាកលវិទ្យាល័យ Auburn និងជាអតីតសហការីរបស់ Huy នៅ Meta នេះមិនងាយស្រួលទេនៅក្នុងបរិយាកាសមួយដែលមានអ្នកហាត់ការជាង 1,000 នាក់មកពីជុំវិញ ពិភពលោក ។

លោក Hai បានបន្ថែមថា "ហ៊ុយ គឺជាមិត្តរួមការងារដែលមានសមត្ថភាព ប្រសិទ្ធភាព និងសកម្ម។ ហ៊ុយបានដោះស្រាយបញ្ហា AI យ៉ាងប៉ិនប្រសប់ ដែលក្រុមបង្កឡើងដោយរហ័ស និងមានផែនការ"។

លើសពីនេះ ហ៊ុយ ក៏បានឆ្លងកាត់ការសម្ភាសន៍ចំនួនពីរជុំ ដើម្បីទទួលកម្មសិក្សានៅ Nvidia។ ជុំទី 1 តម្រូវឱ្យបេក្ខជនធ្វើការសរសេរកម្មវិធីជាមូលដ្ឋាន ខណៈដែលជុំទី 2 សាកល្បងចំណេះដឹងផ្ទៃខាងក្រោយ និងបទពិសោធន៍ការងាររបស់ពួកគេក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ក៏ដូចជារបៀបដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងពិភពពិត។

អរគុណចំពោះសមត្ថភាពបង្ហាញរបស់គាត់ ហ៊ុយបានក្លាយជាវិស្វកររៀនម៉ាស៊ីនជាន់ខ្ពស់ជាផ្លូវការនៅទីនេះក្នុងខែកក្កដា បន្ទាប់ពីទទួលបានបណ្ឌិត។

យោងតាមលោក Huy បញ្ហាប្រឈមដ៏ធំបំផុតនៅពេលធ្វើការនៅ Nvidia កើតចេញពីទម្រង់ការងារ "សាងសង់អ្វីៗគ្រប់យ៉ាងក្នុងល្បឿនពន្លឺ"។ ទោះបីជាពួកគេជាក្រុមហ៊ុនបន្ទះឈីបក្រាហ្វិកឈានមុខគេរបស់ពិភពលោកក៏ដោយ ក៏ពួកគេនៅតែរក្សាស្មារតីនៃការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មដើម្បីធានាថាពួកគេបន្តទៅមុខ។ ដូច្នេះ បន្ទុកការងាររបស់វិស្វករនៅទីនេះគឺធ្ងន់ណាស់ ដែលជារឿយៗមានរយៈពេលលើសពី ៨ ម៉ោងក្នុងមួយថ្ងៃ។ និយោជិតត្រូវតែប្រើប្រាស់ធនធានទាំងអស់ ដើម្បីសម្រេចបានលទ្ធផលរំពឹងទុក។

ការធ្វើការជាមួយបច្ចេកវិទ្យាចុងក្រោយផ្តល់ឱកាសឱ្យហ៊ុយធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពចំណេះដឹងរបស់គាត់ជានិច្ច។ ដោយសារទំហំបុគ្គលិកមិនធំដូច Google ឬ Meta ហ៊ុយទទួលបានសាក្សីពីលទ្ធផលនៃការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រដល់ក្រុមហ៊ុនដោយផ្ទាល់ជាង។ សូមអរគុណដល់ការនោះ បន្ថែមពីលើជំនាញចម្បងរបស់គាត់ គាត់បានប្រមូលចំណេះដឹងបន្ថែមអំពីយុទ្ធសាស្ត្រអាជីវកម្ម។

ប៉ុន្តែអ្វីដែលមានតម្លៃបំផុតសម្រាប់ ហ៊ុយ គឺលទ្ធផលនៃការងាររបស់គាត់មានឥទ្ធិពលផ្ទាល់ទៅលើអ្នកប្រើប្រាស់ផលិតផល ចាប់ពីអតិថិជនម្នាក់ៗ រហូតដល់សាលារៀន និងអាជីវកម្ម។

លោក ហ៊ុយ បានថ្លែងថា៖ «ខ្ញុំយល់ឃើញថាអ្វីដែលខ្ញុំធ្វើមានអត្ថន័យ និងចូលរួមចំណែកដល់សហគមន៍។ លើសពីនេះទៀត Huy បានសហការជាមួយសាស្រ្តាចារ្យនៅសាកលវិទ្យាល័យ Stanford ដើម្បីបង្កើត chatbot ដែលក្លែងធ្វើអ្នកព្យាបាលមនុស្ស និងធ្វើការព្យាបាលអាកប្បកិរិយាយល់ដឹង។

ហ៊ុយ ជឿជាក់ថា ដើម្បីមានឱកាសធ្វើការនៅសាជីវកម្មបច្ចេកវិជ្ជាធំមួយ រឿងសាមញ្ញ ប៉ុន្តែសំខាន់គឺត្រូវចំណាយពេលច្រើនលើអ្វីដែលអ្នកចង់ធ្វើ។

លោក Huy បានស្នើថា "ការយកចិត្តទុកដាក់ និងយកចិត្តទុកដាក់នឹងជួយអ្នកស្វែងរកផ្លូវត្រឹមត្រូវសម្រាប់អ្នក វាអាចសិក្សានៅ Coursera រៀនពីសាស្រ្តាចារ្យ ឬចូលរួមក្នុងកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាល AI នៃសាជីវកម្មធំ" ។

ហ៊ុយនឹងបន្តធ្វើការ ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីគំរូអាជីវកម្មរបស់ក្រុមហ៊ុនធំៗ និងរក្សាគម្រោងលើការអនុវត្តបញ្ញាសិប្បនិមិត្តក្នុងចិត្តវិទ្យានាពេលអនាគត។

លោក ហ៊ុយ បានបន្តថា៖ «ខ្ញុំនឹងតាមដានឱកាស ជាពិសេសឱកាសដែលស្ថិតនៅចំណុចប្រសព្វនៃចំណុចខ្លាំងរបស់ខ្ញុំ»។

ខាន់ លីញ

ប្រភពតំណ