😂 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。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个模型的输出截断长度调大了，终于不丢内容。我把它写进了组内的避坑文档第一章

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。我打开了这个任务的基线结果，发现我们的提升很小。那一刻我觉得自己还是很专业的

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我默默记下了这句话。我在心里把这次的指标提升又核了一遍，没有泄漏。这条经验值直接拉满

这个任务的线上表现比离线差了一截。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个模型的推理耗时测了一遍，决定先上个小模型。好在最后有惊无险

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。同事说这波操作可以写进新人培训教材

这个 prompt 我改了十几版，效果最好的是最朴素的那版。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我把 batch size 砍半，显存勉强够用了。好在最后有惊无险

AI 生成的代码一次跑通的时候，比我自己写出来的还开心。我先确认了一遍前置条件，再动手。我把这个特征的缺失值处理方式改了，模型稳定多了。连茶水间都安静了

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我抬起头看了看周围，大家都一样。我把这个模型的批处理大小调小了一点，显存终于够用。幸好之前留了备份

我看了下这个模型的参数量，部署是个问题。我重新看了一遍手上的计划，把风险项标了出来。我发现评测集和训练集有重叠，之前的指标全是虚高。感动，然后我学到了新的一课

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我在心里点了点头。我在心里把这次的指标提升又核了一遍，没有泄漏。复盘会上我们把它列成了案例