«Несколько месяцев в мастерской дают опыт, равный годам самостоятельной работы», — Игорь Рябков, студент мастерской ИМШ НИУ ВШЭ и VK
О выборе мастерской, творческой свободе и насыщенном опыте работы — читайте в материале.
Знакомство с мастерской
О мастерской по сервисам и платформам ИИ узнал по рекомендации преподавателей вуза. К тому времени у меня уже были несколько готовых внешних проектов, которые помогли успешно пройти отбор.
Отбор проходил в два этапа, тестовое задание и собеседование. С заданием трудностей не возникло, оно полностью соответствовало моему профилю. Собеседование же, хотя поначалу и вызывало волнение, прошло в дружеской атмосфере и завершилось моим вступлением в мастерскую.
Что повлияло на выбор
При выборе мастерской ориентировался на три критерия: связь с моей специальностью, максимальная полезность и творческая свобода. Проект «Разработка русскоязычного бенчмарка для оценки современных VLM» полностью соответствовал этим требованиям, поэтому я без сомнений подал на него заявку.
В проекте вдохновляет
Плюсов достаточно много, если обобщить, я бы назвал это «творческой свободой». Практически на каждом этапе — выбор домена, создание дополнительных инструментов, методы оценивания, выбор моделей, гипотезы и эксперименты — изначально не было жёстких ограничений, и всегда оставался простор для экспериментов.
Роль в проекте
Я разрабатывал русскоязычный бенчмарк для современных VLM. В мои задачи входили выбор доменов, сбор данных, оценка моделей, проверка гипотез и проведение экспериментов. В итоге было собрано 7 датасетов с более чем 3,5 тысячами задач, разработана система инструментов для упрощения сбора данных и проанализировано 16 различных VLM.
Куратор VK
Мой куратор, Александр Рогачёв, — в первую очередь проводник в мире ML. Он помогает структурировать идеи, направляет их в нужное русло, дополняя своим опытом, и всегда делится наиболее релевантными источниками. Я учусь у него не просто писать код, а выстраивать логику исследования, глубже анализировать проблему и видеть практическую ценность каждого шага. Поддержка проявляется в регулярных продуктивных синках, детальной обратной связи и атмосфере, где нет места давлению — есть только совместный поиск лучших решений.
Атмосфера в команде
Несмотря на то что мой проект сольный, чувства изолированности нет совершенно. Атмосфера строится на общей увлечённости технологиями. Синки с куратором — это всегда взаимный интерес к задаче, обмен найденными статьями и искренняя радость от прогресса. Это не работа, а совместное творчество.
Личный рост
В первую очередь увеличилась моя компетентность в сфере ML/DL. За всё время работы было проанализировано более 20 современных статей по VLM, получено огромное количество знаний о самих моделях и современных методах их оценивания. Я также изучил известные бенчмарки, подходы к их созданию, их преимущества и недостатки. Кроме того, благодаря этому проекту я определился с направлением моего дальнейшего развития. VLM/LMM — огромная область для изучения: от принципов их работы до используемых модальностей. Поэтому в ближайшее время основной вектор моих исследований будет направлен преимущественно в сторону больших мультимодальных моделей.
Советы новичкам
Меньше волнения, больше предвкушения! Количество опыта, которое можно получить за несколько месяцев в мастерской, сопоставимо с несколькими годами самостоятельной работы. Используйте этот шанс по максимуму: общайтесь с куратором и коллегами, перенимайте их опыт и не стесняйтесь предлагать свои идеи!