😂 IT段子

这个指标的提升来自数据泄漏，不是模型。我抬起头看了看周围，大家都一样。我在心里给这个方案选了个备选模型，以防主模型不达标。世界瞬间清净了

我看了下这个模型的参数量，部署是个问题。我把相关的记录都翻了出来做对照。我在心里把这个需求的技术可行性过了一遍，有点勉强。这大概就是程序员的人生吧

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我叹了口气，然后打开了编辑器。我打开 jupyter 一格一格地跑，确认每一步的输入都是对的。感动，然后我学到了新的一课

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我把它记在心里，没跟任何人说。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

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。我重新看了一遍手上的计划，把风险项标了出来。我在心里把这次实验的变量控制了一遍，只动了一个。真香定律准时生效

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我把它记在心里，没跟任何人说。我打开了这个任务的标注规则，发现有两处互相矛盾。世界瞬间清净了

训练了三天的模型上线了，用户说它回答得不如随机。我决定先把手上的事情做完再处理这件事。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。连茶水间都安静了

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我听完沉默了，因为太真实了。我把这个模型的批处理大小调小了一点，显存终于够用。幸好之前留了备份

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。我把学习率调小了一个数量级，训练曲线终于不抖了。我把这条经验写进了团队 wiki

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我想了想自己这些年，好像确实如此。我打开了这个任务的失败案例，发现集中在长文本上。那一刻我觉得自己还是很专业的