😂 IT段子

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我打开了这个模型的注意力可视化，发现它在看无关位置。幸好之前留了备份

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我把相关的记录都翻了出来做对照。我打开了损失曲线，发现它在第三个 epoch 就开始发散。从此我多了一条团队规约

我把这个模型的温度调低了，输出稳定但呆板。我把相关的记录都翻了出来做对照。我把训练集重新清洗了一遍，发现脏数据占了百分之十五。同事说这波操作可以写进新人培训教材

这个模型在本地的效果很好，在服务器上因为显存降级了。我把它记在心里，没跟任何人说。我盯着 tensorboard 的曲线看了一整个下午，它一直在抖

这个场景用规则也许就够了，但没人愿意听。我抬起头看了看周围，大家都一样。我打开了损失曲线，发现它在第三个 epoch 就开始发散。我把这条经验写进了团队 wiki

这个指标的提升来自数据泄漏，不是模型。我发现自己居然没法反驳。我在心里把这个需求的技术可行性过了一遍，有点勉强。感动，然后我学到了新的一课

我看了下这个数据集的大小，够跑一个很小的模型。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我把这个提示词加了几个示例，输出质量立刻上来了

这个 prompt 我改了十几版，效果最好的是最朴素的那版。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失败案例，发现集中在长文本上。我把这条经验写进了团队 wiki

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我把这个模型的批处理大小调小了一点，显存终于够用。第二天这个方案就变成了团队标准做法

调参一周，模型精度提升了 0.3%，领导问我能不能再提升 30%。我把这个模型的上下文窗口用满了，效果提升不明显。从此我多了一条团队规约