😂 IT段子

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个提示词加了几个示例，输出质量立刻上来了。办公室安静得能听见键盘声

模型的表现有一半取决于数据，另一半取决于运气。我想了想自己这些年，好像确实如此。我打开 jupyter 一格一格地跑，确认每一步的输入都是对的。我把它写进了组内的避坑文档第一章

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。我打开记录从头到尾扫了一遍。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

模型的输出很流畅，内容经不起核对。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我打开了这批数据的分布，发现样本严重不均衡。这条经验值直接拉满

这个模型在本地的效果很好，在服务器上因为显存降级了。我把它记在心里，没跟任何人说。我把这个模型的知识蒸馏做了，小模型也能用。我把这条经验写进了团队 wiki

这个任务的线上表现比离线差了一截。我抬起头看了看周围，大家都一样。我打开了这次的实验结果记录，发现有两次参数写错了。这条经验值直接拉满

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我叹了口气，然后打开了编辑器。我把这个模型的批处理大小调小了一点，显存终于够用。同事说这波操作可以写进新人培训教材

prompt 改了一个字，输出风格完全变了，没人说得清为什么。我决定先把手上的事情做完再处理这件事。我打开了这版 prompt 的输出样本，发现格式全乱了。同事说这波操作可以写进新人培训教材

模型的表现有一半取决于数据，另一半取决于运气。我愣了两秒，然后继续敲代码。我把这个数据集的划分重做了，验证集终于不泄漏。连茶水间都安静了

我把这个模型的温度调低了，输出稳定但呆板。我盯着屏幕沉默了十分钟。我把这个特征的量纲统一了，收敛速度明显变快。感动，然后我学到了新的一课