😂 IT段子

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我把这批数据重新洗了一遍，模型的输出终于正常了。办公室安静得能听见键盘声

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我把相关的记录都翻了出来做对照。我把这个任务的训练脚本参数化了，复现终于容易了。连茶水间都安静了

这个 prompt 我改了十几版，效果最好的是最朴素的那版。我在心里点了点头。我把这个模型的推理耗时测了一遍，决定先上个小模型。这大概就是程序员的人生吧

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。我在心里把这次指标的提升归因了一遍，一半是数据清洗。同事说这波操作可以写进新人培训教材

同事说我们上大模型就行了，我问数据呢，他说你先跑起来看看。我拉了个小群，把相关同学都叫了进来。我在心里给这个方案选了个备选模型，以防主模型不达标。我把这条经验写进了团队 wiki

我把这个模型的温度调低了，输出稳定但呆板。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我把这个任务的训练脚本参数化了，复现终于容易了。真香定律准时生效

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我把相关的记录都翻了出来做对照。我发现评测集和训练集有重叠，之前的指标全是虚高。幸好之前留了备份

训练了三天的模型上线了，用户说它回答得不如随机。我盯着屏幕沉默了十分钟。我把这个模型的推理批量化了，吞吐量提升了三倍

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我把这批数据重新洗了一遍，模型的输出终于正常了

同事说我们上大模型就行了，我问数据呢，他说你先跑起来看看。我拉了个小群，把相关同学都叫了进来。我把这个任务拆成了两步，中间结果可以人工校验。这条经验值直接拉满