😂 IT段子

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我把这次实验的参数记进了表格，虽然大概率不会再看第二眼。从此我多了一条团队规约

我把这个模型的温度调低了，输出稳定但呆板。我拉了个小群，把相关同学都叫了进来。我把学习率调小了一个数量级，loss 曲线终于像样了。我沉默了，但心里是服的

模型的输出很流畅，内容经不起核对。我抬起头看了看周围，大家都一样。我把这个提示词加了几个示例，输出质量立刻上来了。那一刻我觉得自己还是很专业的

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我把相关的记录都翻了出来做对照。我在心里给这次迭代定了个上限，不达标就换方案。第二天这个方案就变成了团队标准做法

我看了下这个模型的参数量，部署是个问题。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把这个任务的训练脚本参数化了，复现终于容易了。这大概就是程序员的人生吧

我看了下这个数据集的大小，够跑一个很小的模型。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把训练集重新清洗了一遍，发现脏数据占了百分之十五。办公室安静得能听见键盘声

这个 prompt 我改了十几版，效果最好的是最朴素的那版。我抬起头看了看周围，大家都一样。我换了三个 prompt 模板，输出终于稳定了。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

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我想反驳，但发现他说得对。我在心里给这个模型定了个版本号，方便回滚。我沉默了，但心里是服的

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把这个特征的量纲统一了，收敛速度明显变快。真香定律准时生效