Profiling text diffusion language models to identify critical latency bottlenecks during training and inference phases.

Leading development and management of challenge website utilizing Google Analytics to track engagement. Profiled initial 400M parameter baseline models for participants and assisted in evaluation based on model performance after fine-tuning with 10B token datasets.

Led team of 3 Ph.D. and Masters students to design innovative methods of reducing diffusion model training time by up to 5x on average while maintaining generation quality. Algorithm lead for United States' ARPA-H THOR healthcare initiative, reducing cancer detection sensor degradation by over 70%, improving the lifetime of the sensors from only a few hours to several days (over a 10x improvement).

Led design and implementation of three full-stack research study websites using PHP/Django/React/SQL, managing databases of thousands of participant entries. Led development of competitive grants, winning $20,000+ in funding. Developed automated language similarity analysis system that reduced document comparison time by 99% (from 2-3 days to under 10 minutes).

テキスト拡散言語モデルのトレーニングおよび推論フェーズにおける重要なレイテンシーのボトルネックをプロファイリング。SLURM管理サーバー上の128台のNVIDIA A100 GPUクラスターを使用して自己回帰-拡散ハイブリッドモデルの最適化を専門としています。

Google Analyticsを活用してエンゲージメントを追跡するチャレンジウェブサイトの開発と管理をリード。参加者向けに初期の4億パラメータのベースラインモデルを設計・プロファイリングし、100億トークンのデータセットによる微調整後のモデル性能に基づく評価フレームワークを開発しました。

3名の博士課程および修士課程の学生チームをリードし、生成品質を維持しながら拡散モデルのトレーニング時間を最大5倍短縮する革新的手法を設計。米国ARPA-H THORヘルスケアイニシアチブのアルゴリズムリードとして、がん検出センサーの劣化を70％以上削減し、センサーの寿命を数時間から数日間へと10倍以上改善しました。

PHP/Django/React/SQLを使用した3つの研究調査用フルスタックウェブサイトの設計と実装をリードし、数千の参加者エントリーのデータベースを管理。競争的助成金の開発をリードし、2万ドル以上の資金調達に成功。文書比較時間を99％削減する自動言語類似性分析システムを開発（2〜3日かかっていた作業が10分未満に短縮）。