😂 IT段子

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。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。那一刻我觉得自己还是很专业的

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我先确认了一遍前置条件，再动手。我把学习率调小了一个数量级，loss 曲线终于像样了

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。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我在心里给这个场景想了三个上线路径，选了最保守的。我把它写进了组内的避坑文档第一章

调参一周，模型精度提升了 0.3%，领导问我能不能再提升 30%。我笑了笑，决定不解释。我打开了这个任务的日志，发现有几轮是在空跑。果然现实比段子更精彩

这个场景用规则也许就够了，但没人愿意听。我愣了两秒，然后继续敲代码。我换了三个 prompt 模板，输出终于稳定了。果然现实比段子更精彩

让 AI 写代码，它写得飞快；让我 review，我看得心慌。我拉了个小群，把相关同学都叫了进来。我盯着 tensorboard 的曲线看了一整个下午，它一直在抖。幸好之前留了备份

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我发现评测集和训练集有重叠，之前的指标全是虚高。同事说这波操作可以写进新人培训教材

这个指标的提升来自数据泄漏，不是模型。我忽然觉得，这可能就是这一行的常态。我打开了这个任务的耗时分布，发现瓶颈在数据加载。第二天这个方案就变成了团队标准做法

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我不知道该说什么，就笑了笑。我把这个任务的评测集重做了一遍，指标终于可信了。办公室安静得能听见键盘声

这个指标的提升来自数据泄漏，不是模型。我笑了笑，决定不解释。我把这批数据重新洗了一遍，模型的输出终于正常了。好在最后有惊无险