😂 IT段子

模型的输出很流畅，内容经不起核对。我想了想自己这些年，好像确实如此。我把这个数据集的划分重做了，验证集终于不泄漏。同事说这波操作可以写进新人培训教材

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我愣了两秒，然后继续敲代码。我把这个模型的输出做了兜底，异常时返回默认答案。从此我多了一条团队规约

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我打开了这个模型的注意力可视化，发现它在看无关位置。连茶水间都安静了

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。我沉默了，但心里是服的

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

这个指标的提升来自数据泄漏，不是模型。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个模型的推理批量化了，吞吐量提升了三倍。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。我想反驳，但发现他说得对。我在心里把这次的指标提升又核了一遍，没有泄漏。办公室安静得能听见键盘声

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我把这个提示词加了几个示例，输出质量立刻上来了。真香定律准时生效

我把这个任务的失败案例整理了一遍，全在长尾。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我打开了这批数据的分布，发现样本严重不均衡。同事说这波操作可以写进新人培训教材

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我在心里给这个模型定了个版本号，方便回滚。真香定律准时生效