Tianhui (Hilda) Z.

Fine-Tuning-Abschlussarbeit – Generative KI zur Automatisierung von Software-Updates

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Stockholm, Schweden

Erfahrungen

Jan. 2024 - Aug. 2024
8 Monaten
Stockholm, Schweden

Fine-Tuning-Abschlussarbeit – Generative KI zur Automatisierung von Software-Updates

Ericsson

  • Erforschung modernster Generativer-KI-Techniken, indem ausgewählte GitHub-Repositories mit allen Versionen der letzten drei Jahre analysiert wurden.
  • Aufbau und Pflege eines bereinigten Datensatzes mit über 1 Million Einträgen für das Fine-Tuning von LLMs zur Erkennung von Breaking Changes durch Updates von Drittanbieterbibliotheken.
  • Fine-Tuning von CodeT5+ und Code Llama mit der QLoRA-Methode, wodurch ein F1-Score von über 95 % erreicht wurde und das Potenzial von Generativer KI bei Software-Updates hervorgehoben wurde.
Nov. 2023 - Dez. 2023
2 Monaten
Stockholm, Schweden

Reinforcement Learning – Lunar Lander

KTH Royal Institute of Technology

  • Implementierung von Deep Q-Learning mit Replay-Buffer und Target-Netzwerken.
  • Optimierung der Hyperparameter (Discount-Faktor, Buffer-Größe, Lernrate), wodurch die Durchschnittsbelohnung nach rund 350 Episoden auf über 200 erhöht wurde.
  • Auswertung der Trainingskurven, die zeigten, dass DQN den zufälligen Agenten übertrifft.
Feb. 2023 - Mai 2023
4 Monaten
Stockholm, Schweden

Parallele Sobel-Filterung für schnelle Bildverarbeitung

KTH Royal Institute of Technology

  • Implementierung der Bildvorverarbeitung und Matrixtransformation in Python.
  • Entwurf und Parallelisierung des Sobel-Filters in C mit MPI auf Dardel (dem führenden Supercomputer), unter Einsatz von Rot-Schwarz-Kommunikation zur Vermeidung von Deadlocks.
  • Hohe Parallel-Effizienz und nahezu lineare Beschleunigung bei bis zu 128 Prozessoren auf Bildern mit über 150.000 Pixeln erreicht.

Zusammenfassung

Absolvent der Angewandten und Rechnergestützten Mathematik mit Expertise in Python, Machine Learning und Generativer KI. Erfahren im Fine-Tuning von großen Sprachmodellen und im Aufbau groß angelegter Datensätze. Versiert in Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Evaluierung, mit praktischer Erfahrung in ML-Pipelines und realen Projekten.

Fähigkeiten

  • Programmierung: Python (Pandas, Numpy), Sql (Bigquery, Mysql), R, Matlab

  • Ml-techniken: Fine-tuning, Hyperparameter-optimierung, Modellevaluation

  • Tools & Plattformen: Git, Jupyter, Google Colab, Fastapi, Databricks, Kubernetes

  • Visualisierung: Tableau, Matplotlib

  • Anpassungsfähigkeit

  • Kommunikation

  • Ausdauer

  • Teamarbeit

Sprachen

Englisch
Verhandlungssicher
Chinesisch
Verhandlungssicher
Schwedisch
Fortgeschritten

Ausbildung

Aug. 2022 - Aug. 2024

KTH Royal Institute of Technology

Master in Angewandter und Rechnergestützter Mathematik · Angewandte und Rechnergestützte Mathematik · Stockholm, Schweden

Aug. 2018 - Juni 2022

University of Science and Technology Beijing

Bachelor in Mathematik und Angewandter Mathematik · Mathematik und Angewandte Mathematik · Beijing, China

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