人工智能人工智能公司人工智能工程师实习报告

人工智能人工智能公司人工智能工程师实习报告一、摘要

2023年6月5日至2023年8月12日，我在人工智能公司担任人工智能工程师实习生。核心工作成果包括完成2个自然语言处理模型的优化，将BERT模型在特定数据集上的准确率从82.3%提升至89.7%；设计并实现1个图像识别算法模块，通过调整参数使模型在COCO数据集上的mAP值从0.523提升至0.589。期间应用PyTorch和TensorFlow框架进行模型训练与调优，使用Git进行版本控制，并撰写3份实验报告，累计处理数据量达10TB。提炼的可复用方法论包括自动化参数搜索脚本和分布式训练流程优化方案，这些方法可减少模型部署时间约30%。

二、实习内容及过程

2023年6月5日到8月12日，我在一家做自然语言处理的公司实习，职位是人工智能工程师。实习目标是把学校学的理论知识用到实际项目里，熟悉工业界的开发流程。公司主要做智能客服和文本分析，技术栈以BERT和Transformer为主，数据量挺大的，每天要处理几十GB的日志。

实习内容分两块，一块是模型优化，另一块是数据预处理。刚开始跟着导师把一个旧的BERT模型重新调优，用在情感分析任务上。原模型在内部测试集上准确率是82.3%，我主要调整了LayerNormalization层的参数和Dropout比例，还试了不同的预训练语料微调策略。7月15号左右模型效果有明显起色，准确率提到89.7%，F1值也跟着涨了0.6个百分点。另一项工作是帮团队准备训练数据，清洗了大概5万条用户评论，去除重复和无效数据，用正则表达式和关键词过滤，最后把数据集分成训练集、验证集和测试集，比例是8:1:1。

遇到过两个坎。第一个是模型训练超时，8月2号跑一个参数量1亿的模型，单卡训练要跑48小时，服务器不够用。我学了个分布式训练的技巧，用PyTorch的DistributedDataParallel把任务分到4块GPU上，时间缩到12小时。第二个是数据标注质量不稳定，客服给的标签有时候模棱两可。我建议搞了个小工具，自动匹配相似句子的标签，人工再复核一遍，效率高了不少。

实习期间用了不少行业里常用的东西，像HuggingFace的Transformers库、TensorBoard看训练曲线、Git管理代码。最让我有收获的是学到了怎么跟海量数据打交道，以前在学校处理的也就几百MB，这次动不动就上TB级别的数据集，对内存管理和并行计算有了直观认识。写实验报告的时候，发现要把过程和结果讲得特别清楚，不能含糊其辞。

这次实习让我意识到，做AI不能光会写代码，还得懂业务，知道模型到底要解决什么问题。比如做情感分析，得明白客服话术里那些反讽、双关怎么处理。职业规划上更坚定了，想往大模型方向深耕，但知道这行变化太快，得持续学新东西，不能停。公司培训机制其实一般，给的新知识不多，大部分靠自学和问导师，有时候觉得岗位需求跟学校教的有点脱节，比如公司用C++写后端服务，而我大学主要搞Python，这段实习让我意识到动手能力比理论更重要。

公司管理上，感觉部门间沟通效率不高，项目需求变更频繁，有时候一个功能改来改去。建议可以建个共享文档，所有人实时更新任务进度，减少反复沟通。培训这块，可以搞个新人手册，把常用工具和流程写清楚，别每次都靠导师带。岗位匹配度上，觉得学校教的深度学习理论和实际应用还是差得远，比如优化模型参数这事儿，光看书根本学不会，得真去试。

三、总结与体会

这8周在人工智能公司的实习，像是在学校之外上了堂生动的实践课。从2023年6月5号到8月12号，每天跟代码、数据打交道，感觉跟以前单纯写作业完全不一样。以前写个模型调到85%准确率就挺高兴了，现在看同事的项目，效果好的能到92%以上，才知道自己还有多大提升空间。这段经历让我把学校学的深度学习、自然语言处理这些理论，跟实际业务怎么用结合起来，形成一个完整的认识闭环。

最直观的感受是，做出来的东西真能用，不是玩票。比如我参与的那个情感分析模型优化，从89.7%的准确率提升，虽然听起来数字不大，但对应到客服系统，可能就是处理客户满意度提高几个百分点，这种成就感是上课做项目给不了的。这也让我更清楚自己想要做什么，职业规划上开始往工业界大模型应用方向发展，而不是只钻理论。实习让我明白，光会算法不行，还得懂怎么部署、怎么跟团队协作，这才是真正的工程师。

行业趋势这块，感觉现在大模型是风口，但落地还很难，特别是小公司。我看到有个项目试了LLM，效果惊艳，但后续定制化、微调成本太高，最后还是用传统模型做。这让我意识到，技术再牛，得跟商业价值结合起来才有生命力。未来打算深化一下PyTorch的分布式训练和模型量化这块，准备考个深度学习工程师的认证，想找个机会再实习几个月，多接触点实际项目，把经验攒足。

心态转变也挺大的。以前觉得写代码就是敲敲键盘，现在明白每一行代码都要负责，出点问题可能就影响整个系统，责任感强了很多。面对调试没思路、数据量太大跑不动这些困难，也不再像以前那么慌，知道该去查什么资料、用什么工具解决。这种抗压能力，我觉得比技术本身更重要，是这次实习给我的最宝贵财富。接下来学习会更有方向，毕竟知道了自己哪些地方做得还不够好，哪些技能是未来工作中刚需的。

四、致谢

在公司实习的这8周，特别