数据标注与质量
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。
About
Yuki 朱，AI训练师
我的工作围绕三件事：数据、对齐、评测，让模型既聪明又可信
数据：制定标注规范与质检流程，处理多模态文本、RAG 与指令类语料，完成清洗、去重、脱敏与歧义剔除，用一致性指标把数据质量稳定在可用的高位
对齐：设计偏好数据与奖励信号，做 prompt 优化、输出纠错与思维链校准，在有用性与无害性之间找到更稳的平衡
评测：建立覆盖事实性、安全与拒答的评测基准，配合人工复核闭环迭代训练规则，让“变好了”有数据、可复现
- 微信
- cgqb30
- 所在地
- 深圳·广州
0年
AI 训练经验
0+
参与项目
0类
数据领域
0w+
处理样本
我能做什么
核心能力模型对齐
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。
评测与基准
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。
提示工程与微调
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。