😂 IT段子

我把这次的实验记录整理了一遍，有两次参数写错了。我重新看了一遍手上的计划，把风险项标了出来。我打开了这批标注的质量抽检，发现有三成需要返工。好在最后有惊无险

我把这个任务的失败案例整理了一遍，全在长尾。我把相关的记录都翻了出来做对照。我把这个模型的推理批量化了，吞吐量提升了三倍。我沉默了，但心里是服的

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我把这个模型的权重固化下来，先保证线上稳定。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。我把这个任务拆成了两步，中间结果可以人工校验。好在最后有惊无险

我看了下这个数据集的大小，够跑一个很小的模型。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我在心里给这次的方案写了个说明，供评审时解释。我把这条经验写进了团队 wiki

prompt 改了一个字，输出风格完全变了，没人说得清为什么。我打开记录从头到尾扫了一遍。我把这个模型的输出截断长度调大了，终于不丢内容。我沉默了，但心里是服的

我把这次的实验记录整理了一遍，有两次参数写错了。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我把这个特征的缺失值处理方式改了，模型稳定多了。从此我多了一条团队规约

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。我把这个模型的批处理大小调小了一点，显存终于够用。果然现实比段子更精彩

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我打开记录从头到尾扫了一遍。我把显存占用打出来一看，光激活值就占了七成。这大概就是程序员的人生吧

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我发现自己居然没法反驳。我在心里把这次指标的提升归因了一遍，一半是数据清洗。感动，然后我学到了新的一课