😂 IT段子

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。我把这个模型的量化做了，推理速度上去了精度掉了点。办公室安静得能听见键盘声

这个模型在本地的效果很好，在服务器上因为显存降级了。我叹了口气，然后打开了编辑器。我盯着 tensorboard 的曲线看了一整个下午，它一直在抖。世界瞬间清净了

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。我把整条链路在心里复盘了一遍。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。办公室安静得能听见键盘声

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我想反驳，但发现他说得对。我把这个模型的推理批量化了，吞吐量提升了三倍。真香定律准时生效

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我愣了两秒，然后继续敲代码。我把这个模型的服务封装成了接口，调用方终于统一了。复盘会上我们把它列成了案例

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。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。我把它写进了组内的避坑文档第一章

这个场景用规则也许就够了，但没人愿意听。我想了想自己这些年，好像确实如此。我在心里把这次指标的提升归因了一遍，一半是数据清洗。第二天这个方案就变成了团队标准做法

这个任务的线上表现比离线差了一截。我想反驳，但发现他说得对。我把这个任务的评价指标换成了更贴近业务的，分数掉了。好在最后有惊无险

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我想了想，觉得这话没法接。我把这个任务的评价指标换成了更贴近业务的，分数掉了。我沉默了，但心里是服的

调参一周，模型精度提升了 0.3%，领导问我能不能再提升 30%。我在心里点了点头。我打开了这版 prompt 的输出样本，发现格式全乱了。这大概就是程序员的人生吧