互聯(lián)網(wǎng)公司人工智能應用實習生實習報告一、摘要

2023年7月10日至2023年9月5日，我在一家互聯(lián)網(wǎng)公司擔任人工智能應用實習生。核心工作成果包括參與開發(fā)智能客服系統(tǒng)，通過優(yōu)化算法將用戶問題準確匹配率從82%提升至91%，日均處理用戶咨詢量從1200條增至1500條。在項目中應用了自然語言處理技術(shù)，使用BERT模型進行文本分類，將分類準確率從78%提升至86%。通過實踐掌握了模型調(diào)優(yōu)與數(shù)據(jù)清洗的專業(yè)技能，總結(jié)出可復用的特征工程方法論：利用TFIDF結(jié)合Word2Vec進行文本向量化，有效降低維度同時保留語義信息。這些成果驗證了課堂所學在真實場景中的轉(zhuǎn)化能力，為后續(xù)研究提供了實踐依據(jù)。

二、實習內(nèi)容及過程

1實習目的

想通過實踐了解人工智能在真實業(yè)務中的落地應用，掌握從數(shù)據(jù)到模型部署的全流程，提升工程化能力。

2實習單位簡介

我實習的公司是做智能解決方案的，主要服務金融和零售行業(yè)，技術(shù)棧偏自然語言處理和計算機視覺，團隊氛圍挺開放的，老同事都挺愿意分享。

3實習內(nèi)容與過程

第一階段跟著導師熟悉業(yè)務，7月15日參與智能客服項目需求分析，發(fā)現(xiàn)歷史意圖識別準確率僅75%，用戶反饋經(jīng)常答非所問。8月2日接手數(shù)據(jù)標注優(yōu)化工作，原標注規(guī)則導致實體抽取漏檢率超30%，我重新設計了三叉樹結(jié)構(gòu)的分類體系，用Python腳本自動對齊多源數(shù)據(jù)。

8月15日主導模型調(diào)優(yōu)，原用的BiLSTMCRF模型在測試集F1值只有0.68，排查發(fā)現(xiàn)特征分布嚴重偏態(tài)，臨時用LightGBM單樹模型把AUC從0.72提升到0.79，這才讓導師同意接入更多領域知識圖譜。部署階段遇到過GPU顯存爆倉，9月1日晚上花3小時把模型量化成INT8精度，推理速度直接快了1.8倍。

4實習成果與收獲

最終交付的客服系統(tǒng)在9月5日上線，單日QPS從800穩(wěn)定到2000不壓測，新版本意圖召回率穩(wěn)定在92%以上。最大的收獲是學會用混合建模思路解決長尾問題，比如把BERT打標結(jié)果當特征喂給CNN，效果比直接用Transformer好20%。還發(fā)現(xiàn)小樣本學習居然真有用，用FewShot原則訓練的規(guī)則引擎能把客服成本降15%。

5問題與建議

實習中覺得管理上有點問題，比如9月3日緊急上線需求時沒人管接口測試，導致系統(tǒng)崩潰了半小時。建議公司搞個每日站會輪流主持，至少能盯住數(shù)據(jù)指標波動。另外培訓機制也一般，8月10日被分配新任務時連代碼庫權(quán)限都沒，自己翻了一下午文檔才搞明白。最好能建個內(nèi)部知識庫，別老讓新人走彎路。崗位匹配度上，我被分到算法崗但實際做的是工程任務，要是早知道需要補補Docker和K8S知識就更好了。

三、總結(jié)與體會

1實習價值閉環(huán)

這8周就像把課堂理論掰開了揉碎了，7月20日第一次調(diào)試模型失敗時還覺得自己懂了，結(jié)果發(fā)現(xiàn)對數(shù)據(jù)分布的敏感度完全不夠。8月8日重構(gòu)特征工程后看到驗證集AUC從0.72飆升到0.86，才真正明白特征選擇比模型參數(shù)更重要?；乜磳嵙暪P記，那些深夜對著日志表排查問題的時刻，現(xiàn)在想想都是最寶貴的成長。比如9月1日解決冷啟動問題時，用知識蒸餾方法把大模型壓縮到80%大小，同時保持0.89的準確率，這種平衡藝術(shù)是學校里學不到的。

2職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結(jié)

這段經(jīng)歷直接讓我調(diào)整了求職目標，原計劃考機器學習博士，現(xiàn)在覺得必須先補足工程能力。9月5日離職時導師推薦我看《AI工程師技術(shù)成長地圖》，上面列出的TensorFlowServing部署細節(jié)，已經(jīng)加到我的學習計劃里了。最意外的是發(fā)現(xiàn)自己居然挺喜歡寫文檔，8月25日整理的BERT微調(diào)指南被團隊存檔，這種被需要的感覺挺帶勁的。打算下學期直接報個AWSAI認證，把實習時踩的坑都變成證書加分項。

3行業(yè)趨勢展望

在9月10日最后一天參加部門周會時，聽到研究員講大語言模型的檢索增強生成應用，突然意識到自己做的客服項目只是NLP的冰山一角?，F(xiàn)在看到HuggingFace新出的模型庫都開始關注多模態(tài)融合了，暗自慶幸實習時用PyTorch搭的實驗平臺能直接遷移。不過9月15日整理項目文檔時發(fā)現(xiàn)，當時最頭疼的模型可解釋性問題，現(xiàn)在行業(yè)還在用SHAP值做說明，看來這真是個值得深耕的方向。至少這次實習讓我不再焦慮"AI會不會被淘汰"，而是知道該往哪條水深處扎。

四、致謝

1

感謝公司提供的實習平臺，讓我有機會把學到的知識用在實際業(yè)務里。8月15日參與項目評審時，老同事說的"模型好要能用起來"這句話，現(xiàn)在想起來還很有啟發(fā)。

2

特別感謝導師在9月2日指導我處理顯存問題時給的思路，當時直接用他的腳本把訓練集壓縮了60%，效率高了不少。雖然最后上線系統(tǒng)時效果主要靠數(shù)據(jù)清洗，但調(diào)參經(jīng)驗確實學到了。

3

和小組的實習生們一起調(diào)試API接口的日子很愉快，9月10日測試時互相抓包找bug的場景，現(xiàn)在想起來都挺懷念的。雖然我負責的部分出了兩次小問