小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大模型算法方向。深入理解Transformer架构与RLHF全流程,具备多模态数据处理经验。在字节跳动实习期间参与对话模型优化,通过改进注意力机制将推理延迟降低15%。热爱技术攻坚,期待在AI领域持续深耕。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与豆包大模型对话能力的迭代优化,针对长文本场景下的注意力分散问题,提出一种稀疏注意力改进方案,在保持 perplexity 不变的前提下,将推理速度提升约 15%。
  • 负责构建垂直领域的指令微调数据集,清洗并标注了 5 万条高质量问答对,利用 LoRA 技术进行参数高效微调,使模型在特定任务上的准确率提升了 8 个百分点。
  • 协助团队搭建 RLHF 奖励模型评估流水线,通过引入多维度的反馈信号,有效缓解了模型生成的幻觉问题,人工评测满意度从 3.5 分提升至 4.2 分。

项目经历

基于多模态大模型的医疗影像辅助诊断系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现了一个融合 CT 影像与电子病历文本的多模态诊断模型,采用 CLIP 架构对齐图像与文本特征,解决了传统单模态模型信息利用率低的问题。
  • 在公开数据集 LIDC-IDRI 上进行验证,模型对肺结节良恶性的分类准确率达到 92%,相比纯文本基线模型提升了 11%,相关代码已开源并获得 200+ Star。
  • 使用 PyTorch 重构了模型训练流程,引入混合精度训练与梯度累积策略,将显存占用降低了 40%,使得在单卡 24G 环境下也能完成 batch_size 为 32 的训练。

轻量级中文法律大模型微调与实践

校企合作课题

2024-10 - 2025-01
  • 基于 ChatGLM3-6B 基座模型,构建包含 10 万条法律条文与判例的预训练语料,通过全量微调使其具备基础的法律咨询能力。
  • 针对法律场景对事实准确性的高要求,设计了基于检索增强生成(RAG)的回复机制,将模型回答的法条引用准确率从 65% 提升至 88%。
  • 主导模型量化部署工作,使用 INT8 量化技术将模型体积压缩至原来的 1/4,推理耗时减少 30%,成功部署于学校法律服务小程序中。

教育背景

杭州电子科技大学

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

Transformer 架构 · RLHF · LoRA · Prompt Engineering · RAG

多模态算法

CLIP · BLIP · Vision Transformer · 多模态融合

技术/研发进阶2026/5/19

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