😂 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。我想了想，觉得这话没法接。我打开了损失曲线，发现它在第三个 epoch 就开始发散。这大概就是程序员的人生吧

我把这个任务的失败案例整理了一遍，全在长尾。我打开记录从头到尾扫了一遍。我把这个模型的上下文窗口用满了，效果提升不明显。感动，然后我学到了新的一课

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我想了想自己这些年，好像确实如此。我把这次实验的参数记进了表格，虽然大概率不会再看第二眼。我把这条经验写进了团队 wiki

调参一周，模型精度提升了 0.3%，领导问我能不能再提升 30%。我听完沉默了，因为太真实了。我在心里给这个任务的可解性打了个问号，数据不够。那一刻我觉得自己还是很专业的

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我想反驳，但发现他说得对。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。世界瞬间清净了

数据标注团队标了一个月，模型学到了一个惊天规律：图片角落的水印。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把这个模型的输出做了兜底，异常时返回默认答案。我沉默了，但心里是服的

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我把这个提示词加了几个示例，输出质量立刻上来了。我沉默了，但心里是服的

训练了三天的模型上线了，用户说它回答得不如随机。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我把这批数据重新洗了一遍，模型的输出终于正常了。感动，然后我学到了新的一课

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我在心里给这次的方案写了个说明，供评审时解释。复盘会上我们把它列成了案例

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。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我在心里把这次调参的预算算了算，只够跑三轮。我把这条经验写进了团队 wiki