😂 IT段子

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我发现自己居然没法反驳。我打开了这个任务的失败案例，发现集中在长文本上。第二天这个方案就变成了团队标准做法

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我决定先把手上的事情做完再处理这件事。我打开了这批标注的质量抽检，发现有三成需要返工。连茶水间都安静了

我把这次的实验记录整理了一遍，有两次参数写错了。我把整条链路在心里复盘了一遍。我把这个模型的批处理大小调小了一点，显存终于够用。我沉默了，但心里是服的

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我决定先把手上的事情做完再处理这件事。我在心里给这次的方案写了个说明，供评审时解释。果然现实比段子更精彩

这个场景用规则也许就够了，但没人愿意听。我听完沉默了，因为太真实了。我打开了这个任务的失败案例，发现集中在长文本上。办公室安静得能听见键盘声

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我默默记下了这句话。我打开了这个模型的显存占用，发现激活值占了大头。感动，然后我学到了新的一课

这个任务的评测集和训练集太像了，指标好看但不真实。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个任务的评测集重做了一遍，指标终于可信了。同事说这波操作可以写进新人培训教材

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我在心里点了点头。我把这个提示词加了几个示例，输出质量立刻上来了。果然现实比段子更精彩

GPU 显存不够，模型跑不动，我学会了梯度累积这个高大上的词。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我把这个特征的缺失值处理方式改了，模型稳定多了。真香定律准时生效

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我想了想自己这些年，好像确实如此。我把训练集重新清洗了一遍，发现脏数据占了百分之十五。真香定律准时生效