Алексей Малафеев

Занимаюсь выравниванием и улучшением больших языковых моделей (в частности, YandexGPT), а также применением LLM к различным бизнес-задачам.

Направления работы:

* Supervised Finetuning (SFT)
* Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
* LLM Best Practices
* LLM Application Development

Помогаю делать GigaChat* умнее: supervised fine-tuning (SFT), reinforcement learning from human feedback (RLHF), alignment.

* - GigaChat - это русскоязычный аналог ChatGPT на основе собственной большой языковой модели.

- Руководство NLP-разработкой различных продуктов компании в области Conversational AI и Generative AI.

- Набор команды, менторинг, код-ревью, проведение внутренних научных семинаров.

- Выступления на внешних площадках в качестве эксперта по ML / NLP / AI, научно-технические публикации.

- Постановка экспериментов, обучение моделей, решение сложных NLP-задач. Например, обучение reward-модели для RLHF.

- Решение различных задач NLP, особенно в сфере Conversations AI: классификация текстов, извлечение именованных сущностей, генеративные диалоговые модели и т.д.

- Разработка NLP-компонентов виртуального ассистента на основе современных нейросетевых архитектур

- Эксперименты с новейшими алгоритмами и практиками в области автоматической обработки текстов и глубокого обучения

• Разрабатывал и внедрял NLP-решения для клиентов Behavox, например, новую систему по обнаружению должностных преступлений и нарушений (на японском языке).
• Разрабатывал инструменты ML и DS для внутреннего использования, например, гибкий инструмент оценки качества датасетов с интуитивно понятным графическим интерфейсом, который удобен для непрограммистов.
• Писал гайдлайны по коду на Python, делал подробные код-ревью.
• Решал задачу многоклассовой классификации текстов (21 класс) при обучении на малом количестве данных, генерировал и проверял различные гипотезы по отбору данных и повышению качества моделей, разработал собственные успешные методы active learning.
  
• Стек: Python, Groovy, Jenkins, GitLab, Linux, JupyterHub, Docker; библиотеки/фреймворки: sklearn, pandas, numpy, scipy, spaCy, transformers, tensorflow, matplotlib, seaborn, streamlit и др.
  

• Создавал и оценивал модели и системы NLP, выявлял ошибки и предлагал решения для распознавания медицинских именованных сущностей, устранения неоднозначности смысла слов и т.д.
• Работал с гигабайтами конфиденциальных медицинских записей и документов.
• Стек: Python, Java, git, Linux, Bash, spaCy, pytorch, jupyter, matplotlib, seaborn

• Руководил командой из 9 разработчиков приложений семантического веба.
• Разрабатывал NLP-компоненты (Python бэкенд, RESTful API):
  • Извлечение структурированных данных (RDF графы знаний) из текста
  • Задачи NLU – разрешение анафоры, распознавание именованных сущностей, извлечение отношений, терминологии, entity linking, и т.д
• Стек: Python, C#, Azure DevOps, Kubernetes, Helm, RDF, SPARQL, Flask, spaCy, NeuralCoref, nltk, OpenNRE, BERT, ELMO, pandas

• Руководил образовательной программой «Фундаментальная и прикладная лингвистика» с 2015 по 2020 (5 полных лет) - фактически, создал с нуля данную программу и затем вывел её на конкурентоспособный уровень
• Автор 50+ научных статей
• Участвовал, руководил научными проектами, в т.ч. РНФ
• Преподавал программирование на Python, Natural Language Processing, нейронные сети, вёл научно-исследовательские семинары
• Опыт организации конференций по NLP (RuSSIR, ConCorT)
• Член программного комитета конференций AIST, Dialogue, AINL, CompLing