AI训练师 / 深圳·广州
WEAVE WISDOM STARS
以标注为针,数据为线,裁织智序星河,雕琢AI心智
Selected work
为多模态大模型搭建图文标注规范与质检流程,把标注一致性(IAA)从 0.62 提升到 0.89,返工率下降一半。
设计偏好标注准则与奖励信号,组织上万条对比样本,让对话模型在有用性与无害性之间找到更稳的平衡。
为行业模型设计一套覆盖事实性、安全与拒答的评测基准,配套 LLM-as-judge 与人工双盲复核,让“变好了”有据可依。
What I do
制定标注规范与质检流程,用一致性指标与抽检把数据质量稳定在可用的高位。
熟悉 RLHF / DPO 的偏好数据设计与奖励信号,在有用与无害之间找平衡。
设计覆盖事实性、安全与拒答的评测基准,让“变好了”有数据、可复现。
把提示词与微调流程工程化:模板化、可版本、可评测,团队能交接复用。
About
我的工作围绕三件事:数据、对齐、评测,让模型既聪明又可信