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学生
学生 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
天津 全区
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
具备扎实的AI大模型理论基础与丰富实战经验，核心技能覆盖大模型原理、Prompt Engineering、Fine-tuning全流程实施。精通Transformer架构、注意力机制等底层技术，能针对不同业务场景设计高效提示词策略，实现模型输出精准度提升30%以上。熟悉LoRA、QLoRA等参数高效微调方法，可基于开源模型（如Llama 3、Mistral）构建定制化解决方案。技术栈涵盖Python、PyTorch、TensorFlow等核心工具，熟练使用LangChain、LangFlow搭建复杂应用，掌握Hugging Face生态工具链及AWS SageMaker等云平台部署流程。
项目经验
项目名称与背景
为某电商平台优化智能客服系统，解决原有规则式机器人应答准确率低（65%）、用户满意度差（3.2/5分）的问题，目标提升客服效率并降低人工转接率。
技术实现
基于Llama 2 - 7B模型，采用LoRA低秩适配技术进行领域微调，训练数据包含10万条真实客服对话记录。构建多轮对话状态跟踪机制，结合商品知识库实现上下文感知应答。使用LangChain框架开发意图识别模块，集成FAISS向量数据库实现商品信息快速检索，部署采用FastAPI构建服务，通过Docker容器化确保稳定性。
个人职责
独立完成从数据清洗、模型微调、应用开发到部署上线全流程。设计提示词模板优化对话流畅度，开发增量训练方案实现模型持续迭代，编写自动化测试脚本保障系统稳定性。
为某电商平台优化智能客服系统，解决原有规则式机器人应答准确率低（65%）、用户满意度差（3.2/5分）的问题，目标提升客服效率并降低人工转接率。
技术实现
基于Llama 2 - 7B模型，采用LoRA低秩适配技术进行领域微调，训练数据包含10万条真实客服对话记录。构建多轮对话状态跟踪机制，结合商品知识库实现上下文感知应答。使用LangChain框架开发意图识别模块，集成FAISS向量数据库实现商品信息快速检索，部署采用FastAPI构建服务，通过Docker容器化确保稳定性。
个人职责
独立完成从数据清洗、模型微调、应用开发到部署上线全流程。设计提示词模板优化对话流畅度，开发增量训练方案实现模型持续迭代，编写自动化测试脚本保障系统稳定性。
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学生 · 1年经验 · 学生
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技术能力
具备扎实的AI大模型理论基础与丰富实战经验，核心技能覆盖大模型原理、Prompt Engineering、Fine-tuning全流程实施。精通Transformer架构、注意力机制等底层技术，能针对不同业务场景设计高效提示词策略，实现模型输出精准度提升30%以上。熟悉LoRA、QLoRA等参数高效微调方法，可基于开源模型（如Llama 3、Mistral）构建定制化解决方案。技术栈涵盖Python、PyTorch、TensorFlow等核心工具，熟练使用LangChain、LangFlow搭建复杂应用，掌握Hugging Face生态工具链及AWS SageMaker等云平台部署流程。
项目经验
项目名称与背景
为某电商平台优化智能客服系统，解决原有规则式机器人应答准确率低（65%）、用户满意度差（3.2/5分）的问题，目标提升客服效率并降低人工转接率。
技术实现
基于Llama 2 - 7B模型，采用LoRA低秩适配技术进行领域微调，训练数据包含10万条真实客服对话记录。构建多轮对话状态跟踪机制，结合商品知识库实现上下文感知应答。使用LangChain框架开发意图识别模块，集成FAISS向量数据库实现商品信息快速检索，部署采用FastAPI构建服务，通过Docker容器化确保稳定性。
个人职责
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为某电商平台优化智能客服系统，解决原有规则式机器人应答准确率低（65%）、用户满意度差（3.2/5分）的问题，目标提升客服效率并降低人工转接率。
技术实现
基于Llama 2 - 7B模型，采用LoRA低秩适配技术进行领域微调，训练数据包含10万条真实客服对话记录。构建多轮对话状态跟踪机制，结合商品知识库实现上下文感知应答。使用LangChain框架开发意图识别模块，集成FAISS向量数据库实现商品信息快速检索，部署采用FastAPI构建服务，通过Docker容器化确保稳定性。
个人职责
独立完成从数据清洗、模型微调、应用开发到部署上线全流程。设计提示词模板优化对话流畅度，开发增量训练方案实现模型持续迭代，编写自动化测试脚本保障系统稳定性。
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