😂 IT段子

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我在心里点了点头。我把这个特征的量纲统一了，收敛速度明显变快。我沉默了，但心里是服的

这个任务的评测集和训练集太像了，指标好看但不真实。我停了一下，然后继续手上的活。我打开了这个任务的基线结果，发现我们的提升很小。从此我多了一条团队规约

这个指标的提升来自数据泄漏，不是模型。我把它记在心里，没跟任何人说。我在心里给这个模型定了个版本号，方便回滚。第二天这个方案就变成了团队标准做法

AI 生成的代码一次跑通的时候，比我自己写出来的还开心。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我在心里把这个需求的技术可行性过了一遍，有点勉强。连茶水间都安静了

调参一周，模型精度提升了 0.3%，领导问我能不能再提升 30%。我不知道该说什么，就笑了笑。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。真香定律准时生效

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我打开了这个任务的标注规则，发现有两处互相矛盾。这条经验值直接拉满

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把这个任务拆成了两步，中间结果可以人工校验。真香定律准时生效

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我发现自己居然没法反驳。我把这个模型的输出截断长度调大了，终于不丢内容。果然现实比段子更精彩

GPU 显存不够，模型跑不动，我学会了梯度累积这个高大上的词。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我打开了这批数据的分布，发现样本严重不均衡。第二天这个方案就变成了团队标准做法

这个 prompt 我改了十几版，效果最好的是最朴素的那版。我想了想自己这些年，好像确实如此。我在心里把这次实验的变量控制了一遍，只动了一个。从此我多了一条团队规约