我把这次的实验记录整理了一遍,有两次参数写错了。我深呼吸了一下,决定从最可疑的地方查起。我把这个损失里的正则项调了调,过拟合缓解了。果然现实比段子更精彩

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我在心里把这次实验的变量控制了一遍,只动了一个。幸好之前留了备份

我把这个模型的输出格式约束住了,下游终于好接。我把这个任务拆成了两步,中间结果可以人工校验。办公室安静得能听见键盘声

训练了三天的模型上线了,用户说它回答得不如随机。我把相关的记录都翻了出来做对照。我打开了这个任务的耗时分布,发现瓶颈在数据加载。这大概就是程序员的人生吧

我把这个任务的标注规范重写了一遍,歧义少了很多。这套流程走下来,我从头到尾又确认了一遍。我在心里把这次指标的提升归因了一遍,一半是数据清洗。感动,然后我学到了新的一课

我把这个任务的失败案例整理了一遍,全在长尾。我先确认了一遍前置条件,再动手。我打开了这批数据的分布,发现样本严重不均衡。我把这条经验写进了团队 wiki

我看了下这个模型的参数量,部署是个问题。我默默打开了编辑器,准备一步步验证。我在心里给这个方案选了个备选模型,以防主模型不达标。同事说这波操作可以写进新人培训教材

这个场景用规则也许就够了,但没人愿意听。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。那一刻我觉得自己还是很专业的

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。我把这个任务的评测集重做了一遍,指标终于可信了。连茶水间都安静了

这个任务的评测集和训练集太像了,指标好看但不真实。我在心里点了点头。我在心里把这次调参的预算算了算,只够跑三轮。果然现实比段子更精彩