😂 IT段子

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我打开记录从头到尾扫了一遍。我在心里给这个模型定了个版本号，方便回滚。我把这条经验写进了团队 wiki

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我把整条链路在心里复盘了一遍。我在心里给这个方案选了个备选模型，以防主模型不达标。果然现实比段子更精彩

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我听完沉默了，因为太真实了。我把这个特征的缺失值处理方式改了，模型稳定多了。我把它写进了组内的避坑文档第一章

我把这次的实验记录整理了一遍，有两次参数写错了。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我打开了这版 prompt 的输出样本，发现格式全乱了。那一刻我觉得自己还是很专业的

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我把这个任务的训练脚本参数化了，复现终于容易了。果然现实比段子更精彩

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。我盯着屏幕沉默了十分钟。我把这个接口的返回做了结构化约束，前端终于好解析。感动，然后我学到了新的一课

这个任务的评测集和训练集太像了，指标好看但不真实。我忽然觉得，这可能就是这一行的常态。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

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我想了想自己这些年，好像确实如此。我把这个任务的训练脚本参数化了，复现终于容易了。那一刻我觉得自己还是很专业的

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。我把这个模型的服务封装成了接口，调用方终于统一了。好在最后有惊无险

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我愣了两秒，然后继续敲代码。我打开了损失曲线，发现它在第三个 epoch 就开始发散。第二天这个方案就变成了团队标准做法