😂 IT段子

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。我在心里把这次调参的预算算了算，只够跑三轮。复盘会上我们把它列成了案例

这个任务的评测集和训练集太像了，指标好看但不真实。我想了想自己这些年，好像确实如此。我打开了这个模型的注意力可视化，发现它在看无关位置。好在最后有惊无险

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我先确认了一遍前置条件，再动手。我把 batch size 砍半，显存勉强够用了。办公室安静得能听见键盘声

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我重新看了一遍手上的计划，把风险项标了出来。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。好在最后有惊无险

我看了下这个数据集的大小，够跑一个很小的模型。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我把这个模型的温度参数调低了，输出终于稳定。我沉默了，但心里是服的

让 AI 写代码，它写得飞快；让我 review，我看得心慌。我重新看了一遍手上的计划，把风险项标了出来。我把显存占用打出来一看，光激活值就占了七成。办公室安静得能听见键盘声

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我不知道该说什么，就笑了笑。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

这个任务的线上表现比离线差了一截。我想了想自己这些年，好像确实如此。我打开了这版 prompt 的输出样本，发现格式全乱了。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。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个模型的温度参数调低了，输出终于稳定。那一刻我觉得自己还是很专业的

我看了下这个模型的参数量，部署是个问题。我盯着屏幕沉默了十分钟。我把这个数据集的划分重做了，验证集终于不泄漏。办公室安静得能听见键盘声