«Было приятно опять зайти в родные стены», — Татьяна Ремизова о работе преподавателя
Шесть лет учебы в Вышке, работа в IT-компании, а теперь еще и собственный курс в университете. Поговорили с приглашенным преподавателем программы «Языковые технологии в бизнесе и образовании» Татьяной Ремизовой о чат-ботах, математике и о том, как Star Trek помогает нам лучше понять себя.
Еще со школы я разрывалась между гуманитарными и техническими науками. Меня интересовали и изучение языков, и математика. В выпускном классе я открыла для себя программирование и начала изучать его глубже. Когда я выбирала «кем буду, когда вырасту», искала то, что будет отвечать моим интересам. Еще в то время я слышала словосочетания «компьютерная лингвистика», «математическая лингвистика», но у меня было смутное представление, что это такое. Хотя звучало очень интересно. Но тогда я выбрала технический вуз и пошла на направление «Компьютерная безопасность». Спустя время поняла, что это не совсем то, что мне нужно. Самым интересным и приятным в учебе были только пары по программированию. В тот момент моя подруга как раз училась в Вышке. Она рассказывала, как там круто: заряженные преподаватели, интересные занятия в разных форматах. Меня это все завлекло, и я решила поступить в Вышку на программу «Филология», у которой тогда был только второй набор. За время своей учебы в бакалавриате я попробовала себя в разных направлениях лингвистики и поняла, что компьютерная лингвистика мне ближе всего. После четвертого курса я устроилась на работу по специальности, а потом снова поступила в Вышку, но уже в магистратуру. Так все и завертелось.
Сейчас я уже три года работаю ведущим лингвистом-разработчиком в IT-компании, которая занимается речевыми технологиями. Наш отдел разрабатывает чат-ботов: текстовых, голосовых, использующих ключевые слова или алгоритм машинного обучения для обработки обращения пользователей. В последнее время есть тренд на использование больших языковых моделей. Сейчас заказчики обычно приходят с запросом: «Сделайте мне чат-бота, чтобы было как ChatGPT». Это достаточно новый подход к разработке, поэтому у нас много исследовательских задач. Мы прорабатываем конкретные кейсы, ищем оптимальные пайплайны для выстраивания логики взаимодействия пользователей и больших языковых моделей. Мне очень нравится это в работе — всегда есть над чем подумать, поэкспериментировать. Недавно я даже вспомнила, как в детстве сама пыталась сделать что-то вроде голосового бота: брала мягкую игрушку и диктофон, записывала разные реплики и пыталась сделать так, чтобы с игрушкой можно было разговаривать. Так что, видимо, это моя судьба, мое место.
Мой основной исследовательский интерес — применение больших языковых моделей для абсолютно разных кейсов. На работе я занимаюсь чат-ботами, а в магистратуре — моделями для генерации текстов для формирования коррекции навыков чтения у детей. Все эти задачи для меня очень творческие: пытаешься настраивать модели, договариваться с ними, укрощать их иногда. Опыт выпускного проекта в магистратуре был мне очень полезен, потому что на работе я использую готовые модели, экспериментирую с промптами, настраиваю многошаговые сценарии. В студенческом проекте я брала готовую модель и дообучала ее для своей задачи. К сожалению, маленькой модели, которую я брала за основу, было недостаточно, чтобы получить качественные тексты, но мне бы хотелось добиться в дальнейшем более хороших результатов. Но пока, если честно, не было времени продолжить — я сосредоточилась на больших языковых моделях в рамках работы. Сейчас неизбежны все эти попытки использовать большие языковые модели для решения любых проблем человечества. Мне кажется, у многих людей есть иллюзия, что LLM способны решить любую задачу. Но, конечно, это не так. Есть границы применения таких моделей, но иногда их не так просто нащупать. Это тоже любопытная задача и важный момент. Было бы интересно продолжить развивать эту тему, потому что сейчас постоянно выходят обновления и новые версии языковых моделей, которые нужно тестировать, сравнивать между собой. Это очень трудоемкий процесс.
Когда я впервые услышала предложение о работе преподавателем математики в магистратуре, то не восприняла это всерьез. Мне было сложно увидеть себя в роли преподавателя еще и такого сложного предмета. Как я могу обучать людей, когда сама только недавно была студенткой? Мне было непросто принять эту мысль. С другой стороны, я понимала, что это мне действительно интересно. В итоге я приняла предложение и начала работать над программой курса. Мне хотелось сделать ее действительно полезной. Начало занятий было для меня очень волнительным. Несмотря на то, что у меня есть опыт репетиторства и на работе я иногда проводила обучение, но все-таки преподавать в Вышке — другой уровень ответственности. Но мне было приятно опять зайти в родные стены, пусть уже и в другой роли — не студентки, а преподавательницы. Это очень интересный новый опыт, и я благодарна за то, что мне доверили вести занятия.
Мой курс называется «Математические основания исследования естественного языка». Это был любопытный челлендж: курс небольшой, но при этом нужно рассказать обо всей математике, которая может понадобиться компьютерному лингвисту, особенно в машинном обучении. Довольно удачно сложилось, потому что моя дисциплина начинается во втором модуле и продолжается в третьем, когда у студентов начинается курс «Введение в машинное обучение». Здесь появляется возможность синхронизироваться по материалу, чтобы магистранты получили максимальную пользу. На занятиях у нас нет четкого разделения на лекции и семинары. Я объясняю тему, мы сразу решаем задачи, в процессе обсуждаем все это. Я стараюсь дать студентам возможность самостоятельно подумать над решением. Для меня было важно, чтобы в этом курсе было много практики не только на контрольных, экзаменах или дома, но и на занятиях. На мой взгляд, так студенты почувствуют себя увереннее, приобретут навыки и будут разбираться в базовых математических понятиях.
Конечно, когда я выстраиваю занятия, то всегда обращаюсь к своему опыту с точки зрения студентки, потому что воспоминания еще довольно яркие. Но я не могу полностью перекладывать этот опыт на других. У всех свой подход к учебе и ожидания от курса. Мне кажется, в преподавании важно иметь контакт с аудиторией. Не только уверенно и харизматично преподносить материал, но и понимать своих студентов и тот контекст, в котором они находятся. Иными словами, важно чувствовать и знать, как выглядит процесс обучения со стороны студентов и стараться подстроиться: узнать какие еще курсы они изучают, посмотреть на пересекающиеся темы и делать упор на чем-то конкретном, полезном и в теоретическом, и в практическом плане.
Самым непростым в работе преподавателя для меня было найти уверенность в себе. То, что я недавно была студенткой одновременно и плюс, и минус. С одной стороны, мне гораздо проще понять магистрантов и их ожидания от курса, и я всегда стараюсь слушать, что они говорят. С другой стороны, у меня еще не так много преподавательского опыта. Но я чувствую, что с каждым проведенным занятием мне становится спокойнее, и у меня эта уверенность появляется. Надеюсь, что курс пройдет успешно и будет полезен моим студентам.
Когда постоянно приходится думать о новых технологиях, больших языковых моделях, то с точки зрения рекомендаций в голову сразу приходит научная фантастика. Но мне кажется важным, когда мы так много говорим и думаем об искусственном интеллекте, не забывать, что вообще значит «быть человеком» в глобальном смысле. Обычно о таких вещах меня заставляют задумываться произведения, где человек сталкивается с чем-то внеземным. Например, я очень люблю Star Trek, особенно оригинальный сериал 60-х про экипаж исследовательского космического корабля во главе с Капитаном Кирком. Во-первых, все эти пенопластовые монстры, декорации, грим — отдельный вид удовольствия. Во-вторых, там поднимаются важные темы: мы как человечество оказываемся рядом с чем-то совершенно другим. Этот контраст как будто помогает нам лучше понять самих себя. К тому же Star Trek еще и про то, как это — быть на передовой открытий и новых технологий. Они открывают космос, а мы в реальном мире находимся на важном этапе развития генеративных моделей. Все это — неизведанные миры, и мы смело идем туда, где не ступала нога человека.