作为人工智能专业大模型方向的顾问，我在技术层面有深厚积累。在模型架构理解上，深入掌握 Transformer 架构及其在大语言模型中的应用，熟悉诸如 GPT 系列、BERT 等经典大模型的原理与优化策略。
编程实操中，熟练运用 Python 进行模型开发与训练，灵活驾驭 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架。数据处理方面，擅长数据清洗、标注和增强，能构建高质量的数据集。同时，具备分布式训练的实践经验，可借助多 GPU 或集群提升大模型训练效率，还能通过模型压缩与量化技术，实现模型的高效部署与应用 。

参与华为大语言模型训练、对齐等任务。曾参与公司内部的智能写作大模型研发项目。负责数据预处理模块，从海量文本中筛选、清洗出高质量语料，构建了超百万条的训练数据集。还参与模型的微调工作，针对特定领域的写作风格进行优化，最终实现模型生成内容的流畅度和专业性大幅提升，该模型已成功应用于智能写作辅助工具中，为用户创作效率提升约 30% 。