Посетив барную стойку, я взяла напитки и легла поперек огромного дивана, чтобы спокойно их пить, бесстрастно и безразлично взирая на окружающих.
ГУУ: - Нам нужно купить новый телефон, чтобы делать фотографии получше!
Я: - ... (отхлебываю вина)
ГУУ: - Нельзя прийти на мероприятие для нетворкинга и просто лежать на диване.
Я: - ... (беру деликатес с подноса)
ГУУ: - Давай, иди, поговори с кем-нибудь, продвинь свой персональный бренд.
Я: - ... (включаю телефон и смотрю мемы, продолжая прихлёбывать).
Через полчаса один из официантов вежливо сообщает, что они уже приготовили основные блюда, и предлагает их отведать, если, конечно же, это не отвлечет меня от моих важных дел. Я иду, накладываю себе еды, возвращаюсь к диванчику - а его заняли! Больше разваливаться негде - приходится садиться как положено рядом с людьми.
Вскоре один Чел (Ч) заводит беседу. Рассказывает о себе, спрашивает, чем я занимаюсь по науке и где работаю. Я рассказываю, что сейчас работаю в Хуавей, а раньше стажировалась в Гугле.
Ч: - И чем ты у нас занималась?
Я: - Задачей определения местоположения пользователя в условиях городского каньона с помощью методов машинного обучения.
Ч: - Круто! Значит, когда я включаю Гугл карты в Нью-Йорке, мое местоположение определяется с помощью твоей модели?
ГУУ: - Скажи "да". Просто скажи "да".
Я: - Я не могу этого знать. Я просто сделала прототип и не могу знать, дошел ли он до продакшн и в каком виде. Учитывая, что все это происходило давно, скорее всего, кто-то уже сделал модель получше.
Ч: - Да, наверное, так и есть. А в Хуавей чем занимаешься?
ГУУ: - Скажи, что создала совершенно новое и уникальное направление исследований.
Я (про себя): - Нет, спасибо, я такое говорить не буду.
Я: - Так и так, мы с коллегами применяем TDA и другие математические методы к анализу карт внимания трансформеров в разных контекстах, смотрим, что получится. Иногда выходит с помощью TDA-фичей сделать хорошие классификаторы над картами внимания BERT(RoBERTa), не требующие файн-тюнинга самого BERT для работы. Еще пробуем интерпретировать работу трансформеров с помощью этих фичей так-то и так-то. Можете нашу статью прочитать, посмотреть, она так-то называется.
Ч: - А в продакшне как-то это можно применить?
ГУУ: - Просто скажи "да".
Я: - Думаю, до этого еще очень далеко.
Через какое-то время понимаю, что собеседник имеет большой опыт в научной работе и решаю спросить у него совета, как лучше всего будет развивать мою научную карьеру после того, как мне не удалось получить PhD нормальным способом. Рассказываю ему, как научник отказался меня аттестовать на финальной аттестации, и из-за этого я не смогла получить корочку. При этом я уже потратила все бесплатные годы обучения в российской аспирантуре.
Ч: - А почему он так с тобой поступил?
ГУУ: - Зависть! Твой научник решил уничтожить твою научную карьеру на корню, потому что понял, насколько ты лучше и способнее его самого! Он не смог этого вынести!
Я: - Я не могу этого знать. Он просто в какой-то момент перестал со мной разговаривать, а на аттестации выдал какой-то невразумительный бред, который ничего не объяснял.
Ч: - Ну ничего, раз в России не вышло, приезжай к нам в США PhD получать.
Я: - А сколько лет у вас в аспирантуре учатся?
Ч: - Всего 5, у меня некоторые аспиранты заканчивают и за 4.
Я (про себя): - Эх, опять четыре года учиться, спасибо, но мне лень.
Я (вслух): - Эх, опять четыре года учиться, спасибо, но мне лень.
ГУУ: - Так нельзя говорить!
Я (про себя): - Можно.
Под конец разговор зашел о моей старой работе, где я применяла ML для извлечения сущностей из юридических документов.
ГУУ: - Business Intelligence System! Скажи, что это была Business Intelligence System!
Я: - Там нужно было очень скучно и однообразно тренировать много маленьких моделей, а потом другой несчастный собирал их в огромную гибридную систему-Франкенштейна. Надеюсь, когда появились трансформеры общего назначения, все это зло уничтожили.
ГУУ: - Ты надеешься, что результат твоей работы уничтожили?!
Я (про себя): - Да. Так будет лучше для человечества.
Морали у истории нет, всем спасибо за внимание.
#о_себе
ГУУ: - Нам нужно купить новый телефон, чтобы делать фотографии получше!
Я: - ... (отхлебываю вина)
ГУУ: - Нельзя прийти на мероприятие для нетворкинга и просто лежать на диване.
Я: - ... (беру деликатес с подноса)
ГУУ: - Давай, иди, поговори с кем-нибудь, продвинь свой персональный бренд.
Я: - ... (включаю телефон и смотрю мемы, продолжая прихлёбывать).
Через полчаса один из официантов вежливо сообщает, что они уже приготовили основные блюда, и предлагает их отведать, если, конечно же, это не отвлечет меня от моих важных дел. Я иду, накладываю себе еды, возвращаюсь к диванчику - а его заняли! Больше разваливаться негде - приходится садиться как положено рядом с людьми.
Вскоре один Чел (Ч) заводит беседу. Рассказывает о себе, спрашивает, чем я занимаюсь по науке и где работаю. Я рассказываю, что сейчас работаю в Хуавей, а раньше стажировалась в Гугле.
Ч: - И чем ты у нас занималась?
Я: - Задачей определения местоположения пользователя в условиях городского каньона с помощью методов машинного обучения.
Ч: - Круто! Значит, когда я включаю Гугл карты в Нью-Йорке, мое местоположение определяется с помощью твоей модели?
ГУУ: - Скажи "да". Просто скажи "да".
Я: - Я не могу этого знать. Я просто сделала прототип и не могу знать, дошел ли он до продакшн и в каком виде. Учитывая, что все это происходило давно, скорее всего, кто-то уже сделал модель получше.
Ч: - Да, наверное, так и есть. А в Хуавей чем занимаешься?
ГУУ: - Скажи, что создала совершенно новое и уникальное направление исследований.
Я (про себя): - Нет, спасибо, я такое говорить не буду.
Я: - Так и так, мы с коллегами применяем TDA и другие математические методы к анализу карт внимания трансформеров в разных контекстах, смотрим, что получится. Иногда выходит с помощью TDA-фичей сделать хорошие классификаторы над картами внимания BERT(RoBERTa), не требующие файн-тюнинга самого BERT для работы. Еще пробуем интерпретировать работу трансформеров с помощью этих фичей так-то и так-то. Можете нашу статью прочитать, посмотреть, она так-то называется.
Ч: - А в продакшне как-то это можно применить?
ГУУ: - Просто скажи "да".
Я: - Думаю, до этого еще очень далеко.
Через какое-то время понимаю, что собеседник имеет большой опыт в научной работе и решаю спросить у него совета, как лучше всего будет развивать мою научную карьеру после того, как мне не удалось получить PhD нормальным способом. Рассказываю ему, как научник отказался меня аттестовать на финальной аттестации, и из-за этого я не смогла получить корочку. При этом я уже потратила все бесплатные годы обучения в российской аспирантуре.
Ч: - А почему он так с тобой поступил?
ГУУ: - Зависть! Твой научник решил уничтожить твою научную карьеру на корню, потому что понял, насколько ты лучше и способнее его самого! Он не смог этого вынести!
Я: - Я не могу этого знать. Он просто в какой-то момент перестал со мной разговаривать, а на аттестации выдал какой-то невразумительный бред, который ничего не объяснял.
Ч: - Ну ничего, раз в России не вышло, приезжай к нам в США PhD получать.
Я: - А сколько лет у вас в аспирантуре учатся?
Ч: - Всего 5, у меня некоторые аспиранты заканчивают и за 4.
Я (про себя): - Эх, опять четыре года учиться, спасибо, но мне лень.
Я (вслух): - Эх, опять четыре года учиться, спасибо, но мне лень.
ГУУ: - Так нельзя говорить!
Я (про себя): - Можно.
Под конец разговор зашел о моей старой работе, где я применяла ML для извлечения сущностей из юридических документов.
ГУУ: - Business Intelligence System! Скажи, что это была Business Intelligence System!
Я: - Там нужно было очень скучно и однообразно тренировать много маленьких моделей, а потом другой несчастный собирал их в огромную гибридную систему-Франкенштейна. Надеюсь, когда появились трансформеры общего назначения, все это зло уничтожили.
ГУУ: - Ты надеешься, что результат твоей работы уничтожили?!
Я (про себя): - Да. Так будет лучше для человечества.
Морали у истории нет, всем спасибо за внимание.
#о_себе