Starmorning S.

Key Skills

Software

AWS SageMaker

Surge AI

Top Subject Matter

Llm训练与对齐（sft/dpo） Domain Expertise

AIGC 内容生成与多模型 Agent 工作流

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Top Task Types

Fine-tuning

Prompt + Response Writing (SFT)

Freelancer Overview

基于 MiniMind 的轻量级 LLM 训练与推理实践｜个人项目｜PyTorch. Brings 3+ years of professional experience across complex professional workflows, research, and quality-focused execution. Core strengths include PyTorch, Codex, and Qwen. Education includes Bachelor of Science, Sichuan University (2024). AI-training focus includes data types such as Computer Code and Programming and labeling workflows including Fine-tuning and Prompt + Response Writing (SFT).

Labeling Experience

基于 MiniMind 的轻量级 LLM 训练与推理实践｜个人项目｜PyTorch

Fine-tuning

基于 MiniMind 完成 25.8M 轻量语言模型的端到端训练与推理实践，覆盖数据清洗、预训练、SFT、DPO 与文本生成等环节。通过拆解 Tokenizer、Embedding、Attention、Feed Forward、Loss 等核心模块，理解不同训练策略下的生成质量与训练成本权衡。训练过程使用本地 RTX-4060 运行并落地可复现的实验流程。• 数据处理：数据清洗到可训练输入准备• 训练类型：SFT 与 DPO 的模型对齐训练• 任务：文本生成与推理验证• 产出：可在 GPU 上复现实验的训练/推理脚本与流程

2025 - Present

技术公众号内容产品运营与 AIGC 工作流实践｜内容产品

Prompt + Response Writing (SFT)

开展技术公众号内容产品运营并搭建多模型 Agent 写作工作流，以形成面向 CS/AI 读者的文本生成产出。工作流使用 Codex 主控并结合 Qwen Code、Gemini CLI、Claude Code 协同生成公众号初稿与图料，随后通过数据分析与竞品解析迭代选题、结构与视觉表现。该过程属于面向内容生成的提示组织与产出评估闭环。• 生成内容：公众号初稿撰写与图料生成• 工作流：Codex/Qwen/Gemini/Claude 协同的 Agent 流程• 评估迭代：结合数据分析与竞品 HTML 解析优化表现• 产出规模：累计原创内容 70+ 篇并持续更新

2024 - Present

Education

Work History