На премию в шести номинациях могли претендовать исследователи из 11 стран, которые работают в области распознавания и синтеза речи, компьютерного зрения, информационного поиска, обработки естественного языка и генеративных моделей.
Работы Павла Браславского, за которые он получил премию, посвящены широкому кругу задач: анализу моделей распознавания юмора, наборы данных для обучения и оценки таких моделей, вопросно-ответный поиск, перенос обучения между доменами и языками. Например, последняя работа Павла Браславского, принятая в программу ведущей конференции по обработке естественного языка и искусственному интеллекту Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), посвящена анализу устойчивости и переносимости моделей распознавания юмора. Такие модели должны отнести короткий текст к одному из двух классов – смешной или несмешной. Эта задача сейчас особенно актуальна в связи с развитием «разговорного» искусственного интеллекта: машина должна адекватно реагировать на шутки людей. В этой работе авторы показали, что модели, обученные на существующих наборах данных, часто переобучаются и плохо работают на данных, которые отличаются от тех, которые они «видели» в процессе обучения. Кроме того, некоторые модели легко «сбить с толку» с помощью небольших модификаций тестовых данных (так называемых «состязательных атак»). При этом современные большие языковые модели демонстрируют хоть и не идеальное, но более устойчивое поведение на задаче распознавания юмора.
Ассистент профессор NU Кафедры компьютерных наук Школы инженерии и цифровых наук Павел Браславский присоединился к NU в августе 2023 года. Сейчас вместе со студентами он работает над созданием наборов данных для обучения и оценки языковых моделей на казахском языке.
