3/3

Лично я для себя понял несколько вещей:

Если изучаете что-то - изучайте глубоко, но не теряйте из вида “картины целиком”. Например вам стоит понимать отличия обычной RNN от LSTM или GRU, но не стоит учить наизусть все преобразования внутри LSTM. Здесь сложно найти баланс, особенно страшно переходить от одной темы к другой, но у меня бывало так, что осознание старого материала происходило во время изучения нового.

На мой взгляд самый лучший способ что-то изучить это иметь какой-то проект, который вы хотите сделать. Например, если хотите изучить, как работают LLM - не читайте просто ноутбук, который воспроизводит архитектуру GPT2, а попробуйте обучить свою модель на игрушечном датасете (например я в свое время так игрался с датасетом пьес Шейкспира). Если хотите изучить новый язык, то не просто прорешивайте на нем leetcode, а напишите сервер или другое приложение.

Не стоит бояться и пробовать что-то новое. Мне удалось попробовать себя в разных работах, пока я не дошел до DL. И даже в рамках DL не останаливайтесь - если сегодня занимаетесь LLM, а завтра влюбитесь в генерацию картинок диффузионками - скорее пробуйте, не откладывайте на завтра!