2024，8月31日，晚上11:35。
杭城，某大樓內。
燈火通明。
看得出一棟樓裏仍然有數不清加班的牛馬。
某間辦公室內數位牛馬依舊在工位上不知疲倦地自願加班。
～
“林楓，別忘了調參數啊！”
林楓麵前的六大塊電腦屏幕，不知道的還以為是看監控的。
不過林楓的工作可比看監控的無聊多了，看監控的偶爾還能看到些攢勁的勁爆畫麵，而林楓入目的卻全是枯燥。
林楓眼前的屏幕上顯示的是一係列複雜的訓練數據和參數調試界麵。
模型的訓練進度條還在緩慢前進，cpu和gpu的占用率幾乎達到了峰值。
他迅速在鍵盤上敲擊幾下，調整了幾個關鍵參數的值。
林楓調完參數後，頭也不抬地回應道：“知道了，我剛才在嚐試不同的學習率。”
林楓的語氣不悲不喜，像個沒感情的機器人，顯然他一門心思都在全力解決眼前的問題。
“這次的數據集比上次複雜得多，要是調得不對，訓練結果會有很大的偏差。”坐在林楓工位一旁的王珊一邊提醒，一邊同樣緊盯著自己麵前的一堆屏幕，不斷記錄著實驗數據。
“沒錯，王姐，我打算先嚐試降低學習率，再加大正則化項的權重，看看能不能提高模型的泛化能力。”林楓迅速地輸入了新的參數設置，然後按下了回車鍵，模型重新開始訓練。
泛化能力是指機器學習模型對測試數據或真實世界數據的預測能力。
一個模型具備良好的泛化能力，才能在訓練數據上表現良好，而且在測試數據或新的數據上也能保持較高的準確性和穩定性。
而學習率是一個控製模型在每一步訓練中更新其內部參數（如權重）的速度的超參數。簡單來說，它決定了模型在每次“學習”時向“正確答案”邁出多大的步子。
嚐試不同的學習率就是在尋找一個合適的學習速度。
如果學習率太高，模型可能跳過最優解（即每次邁出的步子太大）；如果學習率太低，模型收斂速度會很慢（即步子太小，訓練過程會非常漫長）。
林楓在嚐試不同的學習率，目的就是為了找到一個最適合當前模型和數據的學習速率，使得訓練過程既快速又高效地達到最優結果。
說起來容易，實際上是枯燥的，而且極其枯燥。
不過人工智能的背後那麵又哪有不枯燥的呢？
林楓無奈苦笑，悶頭繼續工作。
“訓練集的準確率提升了！但是驗證集的損失還在波動……”王珊突然出聲，她的眼睛緊緊盯著實時更新的圖表。
“別急，等它再跑一會兒看看。”林楓說道，他深知模型訓練是一個反複試驗的過程，急不得。
林楓不急，可是有人急。
這時，辦公室的門被推開，技術部的負責人李冰河走了進來，手裏拿著一杯咖啡。“怎麽樣，有進展了嗎？”
“還在調試參數，剛嚐試了一些新的設置。”麵對質詢，林楓機械地回答。
“很好，”李冰河點了點頭，“不要急，參數調整是關鍵，這個模型對我們的項目非常重要，要確保它的精度和泛化能力。”
林楓和王珊互相對視了一眼，點了點頭。
緊接著李冰河接著說道：“你們也別太心急，要是這個模型不能奏效我們就還用最開始的那個模型！”
林楓無語，一開始說“微調”模型的是你，現在說這個模型不奏效就用最開始模型的也是你。
林楓很想罵人，調來調去還踏馬用第一版是吧？
別說是罵人，看到李冰河那賤兮兮的表情更是殺人的心都有。
然而氣歸氣，不過想想自己的處境。
當初五百萬買的房子，現在價格幾乎虧了將近兩百萬，但房貸該還還是得還的。
而且就算有氣也輪不到李冰河身上去，他雖然賤兮兮的，但終歸也隻是一個傳聲筒。
新產品臨近發布期，連李冰河這種平時影子都看不著的現在也得喝著咖啡吊著上強度，又有什麽辦法呢？
最終，林楓選擇了忍氣吞聲。
王珊也是差不多的情況，甚至情況還要糟糕。
王珊和她老公前幾年形勢一片大好的時候要了二胎，現在二孩已經到了臨近上幼兒園的年紀了，不幹還能咋地。
現在回想馬老板說的996還真是福報，畢竟很多時候像林楓、王珊這種，基本就差不多007了。
林楓和王珊相顧無言，隻得苦笑。
好在，訓練模型的過程雖然枯燥且重複，但他們知道，隻要堅持下去，一定會看到想要的結果。
嗯，堅持下去，模型和訓模型的總會先結果一個。
時間一分一秒地過去，辦公室裏安靜得隻剩下電腦風扇的嗡鳴聲和偶爾的鍵盤敲擊聲。
天不知不覺地亮了起來，看見遠處城市的天際線，林楓的雙眼迷離，額頭上滲出一層細汗。
他已經連續工作了十幾個小時，雙眼充血，頭腦有些昏沉，但模型的訓練結果依然不理想。
每次參數調整後，損失函數的波動依然劇烈，驗證集的準確率始終無法穩定在預期的水平。
“怎麽回事……”林楓低聲自言自語，目光死死盯著那條不斷上升的損失曲線。
他的手指快速在鍵盤上敲擊，又嚐試了一組新的參數組合。
這次，他決定將學習率調至更低，並引入一個自適應動量算法，希望能在梯度下降時更精準地控製更新步長。
突然，屏幕上的日誌窗口中彈出一行紅色的錯誤信息——
“cuda out of memory: tried to allocate…“
“不好！”林楓一驚，這個報錯意味著顯存溢出，顯卡無法繼續處理訓練數據。
這種情況下，模型的訓練會立即中斷，之前十幾個小時的工作都可能前功盡棄。
他立刻動手去清理顯存，試圖重新分配內存資源，但手指卻突然一頓，整個手臂變得僵硬無力。
“林楓，你還好嗎？”王珊察覺到了異樣，轉頭看向他。
林楓的臉色急促地變得蒼白，額頭上的汗珠滾落。
他感覺到胸口傳來一陣劇烈的壓迫感，呼吸變得急促而困難，心髒跳動紊亂。他想開口說話，卻發現自己根本無法發聲。
“林楓！”王珊驚呼一聲，立刻站起身，想要上前扶住他。
然而，林楓的身體已經不聽使喚地從椅子上滑落下來，重重地倒在地上。
他的意識逐漸模糊，耳邊隻能聽到機器的嗡鳴聲和遠處的喊聲漸漸遠去。
就在他倒下的那一刻，電腦屏幕上顯示的模型訓練進度條停滯在了一半，像是一個未完的句號。
辦公室裏頓時亂作一團，王珊立刻衝到他身邊，嚐試呼救，但她的聲音似乎被辦公室的機器聲吞沒。
其他人聞聲趕來，急忙撥打急救電話。
然而，救護車到達時，林楓已經沒有了呼吸和心跳。
後來，醫院的醫生診斷為心源性猝死。
長時間高強度的工作壓力和過度勞累，而模型訓練失敗帶來的精神打擊成了壓死駱駝的最後一棵稻草，最終讓林楓的身體不堪重負。
辦公室裏的電腦依然亮著，屏幕上那一行行代碼和訓練日誌似乎在無聲地述說著這場悲劇的起因。
杭城，某大樓內。
燈火通明。
看得出一棟樓裏仍然有數不清加班的牛馬。
某間辦公室內數位牛馬依舊在工位上不知疲倦地自願加班。
～
“林楓，別忘了調參數啊！”
林楓麵前的六大塊電腦屏幕，不知道的還以為是看監控的。
不過林楓的工作可比看監控的無聊多了，看監控的偶爾還能看到些攢勁的勁爆畫麵，而林楓入目的卻全是枯燥。
林楓眼前的屏幕上顯示的是一係列複雜的訓練數據和參數調試界麵。
模型的訓練進度條還在緩慢前進，cpu和gpu的占用率幾乎達到了峰值。
他迅速在鍵盤上敲擊幾下，調整了幾個關鍵參數的值。
林楓調完參數後，頭也不抬地回應道：“知道了，我剛才在嚐試不同的學習率。”
林楓的語氣不悲不喜，像個沒感情的機器人，顯然他一門心思都在全力解決眼前的問題。
“這次的數據集比上次複雜得多，要是調得不對，訓練結果會有很大的偏差。”坐在林楓工位一旁的王珊一邊提醒，一邊同樣緊盯著自己麵前的一堆屏幕，不斷記錄著實驗數據。
“沒錯，王姐，我打算先嚐試降低學習率，再加大正則化項的權重，看看能不能提高模型的泛化能力。”林楓迅速地輸入了新的參數設置，然後按下了回車鍵，模型重新開始訓練。
泛化能力是指機器學習模型對測試數據或真實世界數據的預測能力。
一個模型具備良好的泛化能力，才能在訓練數據上表現良好，而且在測試數據或新的數據上也能保持較高的準確性和穩定性。
而學習率是一個控製模型在每一步訓練中更新其內部參數（如權重）的速度的超參數。簡單來說，它決定了模型在每次“學習”時向“正確答案”邁出多大的步子。
嚐試不同的學習率就是在尋找一個合適的學習速度。
如果學習率太高，模型可能跳過最優解（即每次邁出的步子太大）；如果學習率太低，模型收斂速度會很慢（即步子太小，訓練過程會非常漫長）。
林楓在嚐試不同的學習率，目的就是為了找到一個最適合當前模型和數據的學習速率，使得訓練過程既快速又高效地達到最優結果。
說起來容易，實際上是枯燥的，而且極其枯燥。
不過人工智能的背後那麵又哪有不枯燥的呢？
林楓無奈苦笑，悶頭繼續工作。
“訓練集的準確率提升了！但是驗證集的損失還在波動……”王珊突然出聲，她的眼睛緊緊盯著實時更新的圖表。
“別急，等它再跑一會兒看看。”林楓說道，他深知模型訓練是一個反複試驗的過程，急不得。
林楓不急，可是有人急。
這時，辦公室的門被推開，技術部的負責人李冰河走了進來，手裏拿著一杯咖啡。“怎麽樣，有進展了嗎？”
“還在調試參數，剛嚐試了一些新的設置。”麵對質詢，林楓機械地回答。
“很好，”李冰河點了點頭，“不要急，參數調整是關鍵，這個模型對我們的項目非常重要，要確保它的精度和泛化能力。”
林楓和王珊互相對視了一眼，點了點頭。
緊接著李冰河接著說道：“你們也別太心急，要是這個模型不能奏效我們就還用最開始的那個模型！”
林楓無語，一開始說“微調”模型的是你，現在說這個模型不奏效就用最開始模型的也是你。
林楓很想罵人，調來調去還踏馬用第一版是吧？
別說是罵人，看到李冰河那賤兮兮的表情更是殺人的心都有。
然而氣歸氣，不過想想自己的處境。
當初五百萬買的房子，現在價格幾乎虧了將近兩百萬，但房貸該還還是得還的。
而且就算有氣也輪不到李冰河身上去，他雖然賤兮兮的，但終歸也隻是一個傳聲筒。
新產品臨近發布期，連李冰河這種平時影子都看不著的現在也得喝著咖啡吊著上強度，又有什麽辦法呢？
最終，林楓選擇了忍氣吞聲。
王珊也是差不多的情況，甚至情況還要糟糕。
王珊和她老公前幾年形勢一片大好的時候要了二胎，現在二孩已經到了臨近上幼兒園的年紀了，不幹還能咋地。
現在回想馬老板說的996還真是福報，畢竟很多時候像林楓、王珊這種，基本就差不多007了。
林楓和王珊相顧無言，隻得苦笑。
好在，訓練模型的過程雖然枯燥且重複，但他們知道，隻要堅持下去，一定會看到想要的結果。
嗯，堅持下去，模型和訓模型的總會先結果一個。
時間一分一秒地過去，辦公室裏安靜得隻剩下電腦風扇的嗡鳴聲和偶爾的鍵盤敲擊聲。
天不知不覺地亮了起來，看見遠處城市的天際線，林楓的雙眼迷離，額頭上滲出一層細汗。
他已經連續工作了十幾個小時，雙眼充血，頭腦有些昏沉，但模型的訓練結果依然不理想。
每次參數調整後，損失函數的波動依然劇烈，驗證集的準確率始終無法穩定在預期的水平。
“怎麽回事……”林楓低聲自言自語，目光死死盯著那條不斷上升的損失曲線。
他的手指快速在鍵盤上敲擊，又嚐試了一組新的參數組合。
這次，他決定將學習率調至更低，並引入一個自適應動量算法，希望能在梯度下降時更精準地控製更新步長。
突然，屏幕上的日誌窗口中彈出一行紅色的錯誤信息——
“cuda out of memory: tried to allocate…“
“不好！”林楓一驚，這個報錯意味著顯存溢出，顯卡無法繼續處理訓練數據。
這種情況下，模型的訓練會立即中斷，之前十幾個小時的工作都可能前功盡棄。
他立刻動手去清理顯存，試圖重新分配內存資源，但手指卻突然一頓，整個手臂變得僵硬無力。
“林楓，你還好嗎？”王珊察覺到了異樣，轉頭看向他。
林楓的臉色急促地變得蒼白，額頭上的汗珠滾落。
他感覺到胸口傳來一陣劇烈的壓迫感，呼吸變得急促而困難，心髒跳動紊亂。他想開口說話，卻發現自己根本無法發聲。
“林楓！”王珊驚呼一聲，立刻站起身，想要上前扶住他。
然而，林楓的身體已經不聽使喚地從椅子上滑落下來，重重地倒在地上。
他的意識逐漸模糊，耳邊隻能聽到機器的嗡鳴聲和遠處的喊聲漸漸遠去。
就在他倒下的那一刻，電腦屏幕上顯示的模型訓練進度條停滯在了一半，像是一個未完的句號。
辦公室裏頓時亂作一團，王珊立刻衝到他身邊，嚐試呼救，但她的聲音似乎被辦公室的機器聲吞沒。
其他人聞聲趕來，急忙撥打急救電話。
然而，救護車到達時，林楓已經沒有了呼吸和心跳。
後來，醫院的醫生診斷為心源性猝死。
長時間高強度的工作壓力和過度勞累，而模型訓練失敗帶來的精神打擊成了壓死駱駝的最後一棵稻草，最終讓林楓的身體不堪重負。
辦公室裏的電腦依然亮著，屏幕上那一行行代碼和訓練日誌似乎在無聲地述說著這場悲劇的起因。