啊！这该死的适配问题

冲鸭！ 天呐！现在搞AI的dou疯了是不是？整天叨叨什么基座模型配专用模型。我上次试着把Llama3和CodeLlama硬凑在一起训练后来啊直接把显存烧了！你们猜后来怎么着？老板说要扣我年终奖...

机器它凭什么不听使唤？

总结一下。 kan着满屏幕的报错日志我就想掀桌！明明照着GitHub某个星标1k+的项目配置的！还记得那天下午三点半：阳光正好洒在我的机械键盘上，当我满怀期待地运行训练脚本——

离了大谱。 救命啊这破表谁设计的？！我敢打赌写Med-PaLM文档的人jue对没自己部署过...

别信那些论文里的鬼话！

某些团队总吹嘘他们实现了无缝衔接——放屁！上周五凌晨两点我在机房亲耳听见他们的实习生对着服务器爆粗口。 你没事吧？ 说什么混合精度训练Neng解决suo有问题？来kankan真实场景下的惨状：

• 梯度爆炸像放烟花🎆
• 显存泄漏比筛子漏得dou快
• 特征对齐？对齐个锤子🔨！
• 验证集准确率比瞎猜还低

说到这儿必须提Megatron-LM那反人类的配置文件写法！ 体验感拉满。 光是处理多语种tokenizer就让我掉了三根头发！

谁在妖魔化微调？？？

"只要Zuo好指令微调就Neng适配"—说这话的人应该被绑在3090上烤三天！上周试着用医疗数据微调通用模型时遭遇了史诗级灾难：生成的诊断报告里居然建议病人多喝岩浆🌋！当时吓得我直接拔了电源线。

玄学调参大法好？💩

经过234次失败实验后我发现：把学习率设为π的小数点后第6位数字效果Zui好！虽然理论解释不清dan是管用啊！再说现在GPU这么贵调参全靠占卜怎么啦？！🤑，将心比心...

嗐... 对了千万别试把batch size设成质数这种骚操作！上次把实验室的DGX整宕机了...

AIGC就是当代炼金术🔮

我满足了。 "构建高效智Neng体"—说这话的人肯定没试过凌晨三点盯着进度条发呆！昨天试着用RAG系统增强问答Neng力后来啊它把《母猪产后护理》和《量子力学导论》混在一起生成了个四不像！客户当场气到离席...

绝地求生指南

总之想要完美适配除非太阳从西边出来...等等老板说我再唱衰就要扣工资了😭那勉强补个正Neng量吧：tong过持续学习和技术积累我们终将突破瓶颈...

各场景生存几率预测表
-金融领域适配-	-医疗领域适配-	-代码生成-
15%成功率	7%成功率	23%成功率
注：成功率定义包含糊弄甲方的情况 😉

PS：kan完这篇还没转行的dou是勇士👏别忘了定期检查心理健康状态...