Shriya Rishab od dziecka marzyła o karierze w medycynie lub eksploracji kosmosu. Jej ciekawość świata oraz pasja do matematyki i nauk ścisłych skłaniały ją do poszukiwania wyzwań, które mogłyby pomóc w rozwiązywaniu największych problemów ludzkości. Dziś, jako starsza inżynier zajmująca się głębokim uczeniem w firmie NVIDIA, realizuje swoje marzenia, przyczyniając się do rozwoju najbardziej zaawansowanych technologii AI.
Od Columbia University do NVIDIA – rozwój w dziedzinie AI
Po ukończeniu studiów magisterskich z informatyki na Columbia University, Shriya rozpoczęła swoją zawodową podróż w 2020 roku w siedzibie NVIDIA w stanie New Jersey. Początkowo skupiała się na modelach i algorytmach opartych na widzeniu komputerowym. Jednak z czasem zainteresowała się ogromem informacji, jakie można przekazać za pomocą tekstów, co skłoniło ją do zgłębiania wiedzy na temat dużych modeli językowych. Jak sama mówi, każda nowa zdobyta informacja wzbudza w niej jeszcze większą ciekawość i motywację do kreatywnego rozwiązywania problemów. Swoją kreatywność rozwija również w wolnym czasie, zajmując się malarstwem i szkicowaniem.
Zaawansowane modele językowe i przełomowe osiągnięcia
Przez blisko dwa lata Shriya brała udział w zespole odpowiedzialnym za przygotowanie zgłoszeń NVIDIA do benchmarków MLPerf Training. MLPerf to seria standardowych testów oceniających, jak szybko systemy potrafią trenować modele, osiągając ustalone wskaźniki jakości. Rishab, razem z zespołem, dwa razy do roku przygotowywała zaawansowane modele głębokiego uczenia, by zaprezentować możliwości platformy AI firmy NVIDIA.
Jednym z największych sukcesów Shriyi było uczestnictwo w pierwszym zgłoszeniu modelu opartego na GPT-3, napędzanego przez procesory NVIDIA H100 Tensor Core, do benchmarków MLPerf. Było to przełomowe osiągnięcie, które pozwoliło zarówno firmie NVIDIA, jak i jej partnerom z całego przemysłu, pobić dotychczasowe rekordy wydajności – efekt wielu miesięcy intensywnej pracy zespołowej.
Współpraca z MLCommons dla dobra całej branży
Praca nad projektami związanymi z MLPerf umożliwiła Rishab dołączenie do MLCommons – konsorcjum liderów AI odpowiedzialnego za organizację benchmarków. Jako współprzewodnicząca ds. treningu, Shriya współpracuje z przedstawicielami świata akademickiego, badań i przemysłu, by definiować nowe, istotne modele, które mogłyby być uwzględniane w przyszłych testach.
„Współpracując jako społeczność, możemy osiągać lepsze i szybsze efekty,” podkreśla Shriya. „MLCommons to otwarta i publiczna inicjatywa benchmarkowa, co oznacza, że każdy może ją przeglądać lub wnosić swoje propozycje. To pomaga całemu przemysłowi uczyć się i wspólnie kształtować przyszłość.”
Otwartość i transparentność w sztucznej inteligencji
Obecnie Shriya skupia się na pracy nad otwartymi, publicznie dostępnymi modelami językowymi oraz platformami open-source, takimi jak NVIDIA NeMo. Każdy może uruchomić te narzędzia na sprzęcie NVIDIA, co zapewnia większą dostępność i elastyczność dla różnych środowisk badawczych oraz biznesowych. Shriya pasjonuje się przyspieszaniem pracy najważniejszych modeli w branży, dbając jednocześnie o to, aby procesy treningowe były jak najbardziej wydajne i niezawodne.
„Większość mojej pracy w firmie NVIDIA jest oparta na koncepcji open-source, co sprawia, że AI staje się bardziej otwarte i przejrzyste,” zauważa Shriya. „Wszystko, co robimy, jest skierowane ku całej społeczności – to dowód na to, jak realizuję swoje życiowe cele.”
Zaangażowanie Shriyi w rozwój sztucznej inteligencji i jej dążenie do transparentności w tej dziedzinie są dowodem na to, jak wiele można osiągnąć dzięki pasji, wytrwałości i chęci dzielenia się wiedzą z innymi. Jej praca to przykład połączenia innowacji technologicznych z wartościami, które wpływają na rozwój całego przemysłu.
