😂 IT段子

我把这个任务的失败案例整理了一遍，全在长尾。我先确认了一遍前置条件，再动手。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。同事说这波操作可以写进新人培训教材

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我重新看了一遍手上的计划，把风险项标了出来。我把学习率调小了一个数量级，训练曲线终于不抖了。从此我多了一条团队规约

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。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我把这个模型的输出截断长度调大了，终于不丢内容。复盘会上我们把它列成了案例

AI 生成的代码一次跑通的时候，比我自己写出来的还开心。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我在心里把这个需求的技术可行性过了一遍，有点勉强。我沉默了，但心里是服的

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我抬起头看了看周围，大家都一样。我把这个模型的服务封装成了接口，调用方终于统一了。这条经验值直接拉满

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。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我在心里给这次迭代定了个上限，不达标就换方案。这条经验值直接拉满

这个任务的评测集和训练集太像了，指标好看但不真实。我发现自己居然没法反驳。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

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。我拉了个小群，把相关同学都叫了进来。我把这个模型的量化做了，推理速度上去了精度掉了点。好在最后有惊无险

这个模型在本地的效果很好，在服务器上因为显存降级了。我愣了两秒，然后继续敲代码。我把训练集重新清洗了一遍，发现脏数据占了百分之十五。第二天这个方案就变成了团队标准做法

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。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把这个模型的知识蒸馏做了，小模型也能用。好在最后有惊无险