Глубокое обучение в последние годы стремительно развивается и меняет множество отраслей — от медицины до финансов и искусства. Каждый, кто заинтересован в этой области, сталкивается с непростой задачей освоения сложных теоретических концепций и практических навыков. Мой путь в глубокое обучение начинался с абсолютного непонимания, но благодаря настойчивости и правильной стратегии обучения я смог не только построить несколько успешных проектов, но и получить работу в исследовательской лаборатории answer.ai, основанной одним из ведущих экспертов в области. В этой статье я хочу поделиться подробностями своего опыта, чтобы помочь тем, кто только начинает этот путь.
Мой профессиональный бекграунд далек от технологий — я изучал американскую историю и не всегда успешно сдавал экзамены. Однако в 2012 году я увлекся машинным обучением и начал работать с Python, что во многом заложило фундамент для понимания современных подходов. Несмотря на интерес к глубокому обучению, я долго не решался углубляться в эту тему из-за кажущейся сложности и большого количества математических деталей. Опыт участия в соревнованиях на платформе Kaggle дал неплохую базу в практическом решении задач, но оставлял пробелы в фундаментальном понимании алгоритмов и архитектур. Ранний подход к глубокому обучению был «сверху вниз»: я пытался соединять модели и использовать готовые решения, не углубляясь в суть.
Это быстро привело к застою и разочарованию, поскольку без знания внутренних механизмов дальнейшее развитие оказалось невозможным. В какой-то момент я осознал, что нужно изменить стратегию и изучать предмет последовательно, используя проверенные источники и восполняя пробелы в математике. Овладение Python оказалось ключевым навыком, который позволил быстро перейти от теории к практике, так как этот язык по-прежнему остается универсальным инструментом в мире искусственного интеллекта и глубокого обучения. Помимо программирования, важным оказалось умение работать с данными, ведь подавляющая часть работы связана с очисткой, подготовкой и анализом информации. Без этих навыков невозможно создавать качественные модели, способные решать реальные задачи.
Я также выделил для себя понятие прагматизма — умение видеть разницу между важными деталями и отвлечениями, которые отнимают время, но не приносят результатов. Глубокое обучение предлагает бесконечные возможности углубиться в технические нюансы, от выбора архитектуры до настройки параметров. Научившись определять, когда стоит сосредоточиться на решении задачи наиболее простым и эффективным способом, я смог ускорить собственное развитие. Основой для моего изучения стала книга "The Deep Learning Book" — классический учебник, охватывающий фундаментальные аспекты глубокого обучения. Хотя она была написана несколько лет назад, принципы в ней остаются актуальными.
Изучение книги потребовало терпения и дополнительного поиска информации, что в итоге помогло мне освоить базовые архитектуры нейросетей и научиться кодировать их с нуля, используя только библиотеку NumPy для реализации прямого и обратного проходов. Я дополнительно изучал курсы и видео от fast.ai и Эндрю Карпатчи, которые помогли закрепить и расширить знания. Погружение в архитектуры вроде сверточных нейронных сетей, рекуррентных сетей и трансформеров подготовило меня к пониманию современных трендов в области. Для закрепления знаний я создавал обучающий курс "Zero to GPT", где в процессе объяснял и систематизировал материал.
Этот метод преподавания стал для меня мощным инструментом самообучения, позволяя переходить от пассивного чтения к активному участию в процессе. После освоения теоретической базы я перешел к практической работе с современными моделями. Чтение и реализация ключевых научных статей за период с 2015 по 2022 годы на базе PyTorch в среде Google Colab с использованием Weights and Biases для мониторинга экспериментов позволили на практике испытать различные новаторские идеи таких технологий, как внимание в RNN, трансформеры, LoRA, Vision Transformer, AdamW и GPT-2. Это дало возможность не только понять, как работают современные модели, но и вступить в диалог с профессиональным сообществом. В этот же период я начал осваивать дообучение моделей, что сегодня является одним из самых доступных и эффективных способов начать работу с глубоким обучением и применять его на практике.
Использование библиотеки Huggingface позволило мне быстро настраивать и дообучать модели на своих данных, в том числе на базе открытых трансформеров с небольшой численностью параметров. Активное участие в тематических Discord-сообществах, таких как Nous Research и EleutherAI, помогало быть в курсе последних новинок и обмениваться опытом. Там я получил важные советы и идеи, а также проверил свои навыки на реальных задачах. Постепенно я создавал собственные датасеты для улучшения моделей, ориентированных на программирование и генерацию кода, используя данные из StackOverflow и других источников. В ходе развертывания этих проектов я столкнулся с одной проблемой — отсутствие удобных инструментов для извлечения качественных учебных данных из PDF документов, которые часто содержат сложные форматы и математические формулы.
Для ее решения я экспериментировал с созданием синтетических данных и переосмыслением подходов к парсингу. Так появилась идея разработать систему Marker, объединяющую несколько моделей и эвристик, что позволило добиться значительного ускорения обработки документов и повышения точности по сравнению с существующими решениями, такими как Nougat. Marker работает со многими языками и минимизирует использование OCR, что улучшает качество данных и снижает затраты. Эта работа открыла для меня новые направления — я создал модели для распознавания формул, детекции текста, а также высококонкурентные OCR-системы. Модифицируя архитектуры, например, применяя Donut с дополнениями вроде GQA и MoE слоев, я смог добиться лучших результатов даже без использования большого количества вычислительных ресурсов.
Обучение происходило на 4 видеокартах A6000, показывая, что делать качественные проекты может даже ограниченная техническая база. Весь этот опыт подтверждает важность фундаментальных знаний и поиска уникальных проблем для достижения реального прогресса. При этом для создания значимых проектов не обязательно иметь огромный кластер GPU или академические степени с десятков страниц дипломов. Важно желание учиться и умение применять знания на практике. С самого начала моей работы в сфере AI я придерживался позиции открытости — все проекты и инструменты, которые я создавал, выкладывал в открытый доступ.
Это не только способствует развитию экосистемы, но и служит гарантом демократизации доступа к качественным датасетам, снижая риск монополизации технологий со стороны крупных корпораций. Благодаря этой стратегии я получил приглашение работать в answer.ai, когда меня заметил основатель лаборатории Джереми Ховард. Эта возможность для меня стала важным этапом, открывающим двери для дальнейшего роста и сотрудничества с талантливыми специалистами. В будущем я планирую продолжать работу над моделями, совершенствовать инфраструктуру данных и выпускать разработанные технологии в открытый доступ.
