小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大语言模型微调与评测方向。熟悉Transformer架构及PyTorch深度学习框架,具备千万级语料清洗与SFT全链路实战经验。在LLM对齐优化与自动化评测体系搭建上有独到见解,渴望在人工智能核心领域深耕。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与豆包大模型垂直领域微调项目,基于Llama3架构清洗并构建约50万条高质量指令数据集,通过去重与质量过滤将数据噪声降低15%。
  • 负责PPO强化学习阶段的奖励模型训练,调整超参数策略使模型在人类偏好对齐测试中的胜率提升8个百分点。
  • 搭建自动化评测流水线,集成RAGAS与自定义业务指标,将单次模型迭代评估周期从3天缩短至4小时。

项目经历

基于Transformer的医疗问答大模型微调

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对医疗咨询场景,使用ChatGLM3基座模型进行全量参数微调,构建包含10万+医患对话的专业数据集。
  • 引入LoRA低秩适配技术优化显存占用,在单卡A100环境下将训练效率提升40%,最终模型在CMB医疗评测集上得分超越基线12%。
  • 设计多维度幻觉检测机制,通过引用溯源显著减少模型胡编乱造现象,输出可信度提升至92%。

大规模文本数据清洗与预处理工具链

校实验室合作

2024-09 - 2025-01
  • 主导开发基于Python的高效数据清洗管道,处理超过2TB的中文互联网语料,日均处理吞吐量达500GB。
  • 实现基于困惑度(Perplexity)和语义相似度的自动过滤算法,有效剔除低质数据,使下游模型训练收敛速度加快20%。
  • 封装为命令行工具并在实验室内部推广,支持断点续传与分布式任务调度,减少重复人工校验时间约30人时/周。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

大模型技术栈

LLM微调 (SFT/PPO) · LoRA/P-Tuning · RAG检索增强 · 模型量化

工具与平台

Linux · Docker · Git · LangChain

技术类进阶2026/8/14

大模型算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)

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