Путь к компании по производству микросхем стоимостью в триллион долларов от выпускника факультета математики и информационных технологий

Ву Тхань Хуэй, 29 лет, старший инженер по машинному обучению в компании Nvidia, был студентом факультета математики и дипломантом Университета естественных наук города Хошимин.

Является поставщиком оборудования и программного обеспечения для искусственного интеллекта, а также производителем графических процессоров (GPU). Инструменты генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, построены на основе больших языковых моделей, работающих на графических процессорах Nvidia.

Основная работа Хая — оптимизация популярных больших языковых моделей, таких как GPT, Bert, T5, LLaMa. Поскольку модели должны были работать на нескольких графических процессорах одновременно, Хей должен был организовать компоненты языковой модели таким образом, чтобы алгоритм мог эффективно работать параллельно, помогая обрабатывать больше данных и экономить деньги при использовании на предприятии.

«Я проделал долгий путь, чтобы работать в Кремниевой долине. Усилия того стоят», — сказал Хай. По состоянию на декабрь 2023 года Nvidia является одной из шести корпораций с рыночной капитализацией более 1000 млрд долларов США в США.

Ву Тхань Хуэй. Фото: предоставлено персонажем — Ву Тхань Хуэй. Фото: *предоставлено персонажем*

Хай — бывший студент факультета математики средней школы для одаренных детей в городе Хошимин. В 2012 году Хай сдал вступительный экзамен в блок А Университета естественных наук Хошиминского национального университета и выбрал направление «Математика — информационные технологии». Понимая, что информационные технологии находятся на подъеме, Хай выбрал специализацию в области компьютерных наук и начал мечтать об обучении за границей.

Хотя Хай активно занимается цифрами, его страсть к искусству не менее велика. Хай присоединился к школьной художественной группе и был участником танцевальной хип-хоп-группы The Lyricist. В разгар экзаменационного сезона Хай днем учился в школе, вечером тренировался, а ночью готовился к экзаменам и готовился к ним. Он выступил с прощальным словом на выпускном вечере 2017 года со средним баллом 9,27/10.

Хай подумал, что было бы интересно совместить гуманитарную специальность с исследованиями в области машинного обучения вместо обычного программирования и работы с алгоритмами. Своей специализацией он определил обработку естественного языка и ее применение в психологии и социальных науках.

«Я всегда считал, что чем больше пересекаются различные научные области, тем более новыми и интересными будут открытия», — написал Хай на своем сайте.

В 2018 году Хай поступил на программу докторантуры под руководством известного профессора в области применения машинного обучения в психологии в Университете Стоуни-Брук, США. Лаборатория профессора изучает проблемы с моделями машинного обучения, которые могут предсказывать настроение или психическое здоровье пользователей социальных сетей на основе их языка.

В течение первого семестра Хай был ошеломлен интенсивностью работы американцев. Во время учебы и работы ассистентом преподавателя он постоянно ощущал нехватку времени. Но Хай не позволил себе отчаиваться.

«Оглядываясь вокруг, я понимаю, что все должны делать то же самое, что и я. Если все могут это сделать, то нет причин, по которым я не смогу», — поделился Хай. Постепенно Хай скорректировал свой график и приспособился к рабочему ритму в новых условиях. В свободное время он посещает танцевальные классы в Нью-Йорке, ставит собственные танцы или занимается графическим дизайном, чтобы найти баланс и удовлетворить свою страсть.

«Если программирование находится на одном полюсе мышления и разума, то танцы и рисование — на совершенно другом. Занимаясь обоими одновременно, я делаю свою жизнь более интересной и духовно наполненной», — сказал Хай.

Начинай танцевать — Хай танцует под музыку, умоляя вас танцевать. Видео : *Персонаж предоставлен*

На этапе исследований Хай должен был создать генеративную модель, которая могла бы имитировать человеческий язык с различными психологическими характеристиками, личностями или состояниями психического здоровья. Его цель — помочь ученым по-новому взглянуть на психологию человека, а также создать более человекоподобных разговорных роботов.

Как и многие другие аспиранты, Хай испытывал периоды разочарования, пытаясь найти новый метод для своей темы. Ему потребовался год тестирования различных процессов, прежде чем он пришел к окончательному результату.

Однако Хай доволен, поскольку он посвятил время области, которая ему очень интересна.

Помимо исследовательской работы, чтобы найти официальные возможности трудоустройства, Хай подавал заявки на стажировки в технологических корпорациях, отвечая за исследования и решение проблем, связанных с машинным обучением. Например, в Meta и Amazon основной задачей Хая было повышение точности алгоритмов преобразования речи в текст.

Результаты работы Хая оцениваются руководством Meta по программе EE - Exceeding Expectations. По словам Фан Тхань Хая, выпускника докторантуры Университета Оберн и бывшего коллеги Хая в Meta, это нелегко, учитывая, что в компании работают более 1000 стажеров со всего мира .

«Хай — способный, эффективный и инициативный коллега. Хай умело и быстро решил проблемы ИИ, поставленные командой, следуя плану», — добавил Хай.

Кроме того, Хай также прошел два этапа собеседований, чтобы получить стажировку в Nvidia. В первом туре от кандидатов требуется знание основ программирования, а во втором туре проверяются их базовые знания и опыт работы в области машинного обучения, а также умение решать реальные проблемы.

Благодаря продемонстрированным способностям Хай официально стал здесь в июле старшим инженером по машинному обучению, получив докторскую степень.

По словам Хая, самая большая сложность при работе в Nvidia заключается в стиле работы «создавать все со скоростью света». Несмотря на то, что они являются ведущей в мире компанией по производству графических чипов, они по-прежнему сохраняют дух стартапа, что позволяет им оставаться лидерами. Поэтому нагрузка на инженера здесь довольно большая и часто составляет более 8 часов в день. Сотрудники должны использовать все ресурсы для достижения ожидаемых результатов.

Работа с новейшими технологиями дает Хаю возможность постоянно обновлять свои знания. Поскольку численность персонала не такая большая, как в Google или Meta, Хай может более непосредственно наблюдать за результатами стратегических решений компании. Благодаря этому, в дополнение к своей основной специализации, он накопил больше знаний о бизнес-стратегии.

Но самое ценное для Хая то, что результаты его работы оказывают непосредственное влияние на людей, которые пользуются его продукцией: от отдельных клиентов до школ и предприятий.

«Я считаю, что то, что я делаю, имеет смысл и приносит пользу обществу», — сказал Хай. Кроме того, Хай сотрудничал с профессором Стэнфордского университета с целью создания чат-бота, который имитирует работу терапевта и проводит когнитивно-поведенческую терапию.

Хай считает, что для того, чтобы иметь возможность работать в крупной технологической корпорации, нужно просто, но очень важно уделять много времени тому, что вы хотите делать.

«Серьезность и преданность делу помогут вам найти правильный путь — это может быть обучение на Coursera, занятия у профессоров или участие в программах обучения ИИ от крупных корпораций», — предположил Хай.

В будущем Хай продолжит работу, узнает больше о бизнес-моделях крупных компаний и будет поддерживать проекты по применению искусственного интеллекта в психологии.

«Я буду следить за возможностями, особенно теми, которые лежат на пересечении моих сильных сторон», — сказал Хай.

Кхань Линь

Ссылка на источник