实习期间参与面向客服问答场景的大模型指令微调项目，协助完成数据清洗、指令模板设计与小规模LoRA微调实验。使用PyTorch与HuggingFace Transformers搭建训练脚本，在组内单机多卡环境中对比3组超参配置，记录显存占用与收敛曲线。与算法工程师和数据标注同学协作，整理约1.2万条示例样本并做去重与质量抽检。在团队内固定测试集上，微调模型相较基座的回答相关性人工评分提升约8%，相关结论已整理为内部实验文档。