为适配跨境外贸业务,搭建智能问答助手,解决询盘响应慢、业务话术不规范、新人上手周期长等痛点。 构建 SFT + RLHF 高质量训练数据集,用于模型微调。
我是 Wille,一名 AI 数据构建师,工作的核心是为大模型打造它赖以学习的"教材"。 模型的能力上限,往往不取决于算法,而取决于数据的质量。
我擅长把不规范、碎片化的业务知识,转化为结构清晰、标准统一、可量化审核的训练数据。 从训练数据的采集清洗、标注规则制定,到标注团队的统筹管理与质量复核,我把控数据生产的每一个环节。
我相信,好的数据工程是 AI 落地的真正门槛。 一个能用的 AI 产品背后,是无数次对数据边界、标注一致性和评测指标的反复打磨。
为适配跨境外贸业务,搭建智能问答助手,解决询盘响应慢、业务话术不规范、新人上手周期长等痛点。 构建 SFT + RLHF 高质量训练数据集,用于模型微调。
弥补通用大模型的外贸业务知识短板,针对性解决模型幻觉问题,搭建企业专属 RAG 知识库, 支撑 AI 对产品、报价、物流、售后等客户咨询的精准应答。
算法在快速趋同,开源模型触手可及。未来企业之间的差距,将由谁拥有更高质量、更贴合场景的专有数据来决定。
AI 擅长规模化执行,人类擅长定义问题与判断价值。真正的生产力跃迁,发生在两者边界被重新设计之时。
幻觉、不一致、不可控,是 AI 落地的真正障碍。RAG 与严谨的评测体系,正在让 AI 从"惊艳"走向"可靠"。