突然一行行不断闪现的编码在李雨菲的电脑上乱跳。
“F1分数出了什么问题？”
“不要慌，准确率、召回率都没问题。”李雨菲再次确认模型数据。
“你做了什么？”李雨菲问黄志飞。
“一会你就知道了。”黄志飞眼睛一直盯着电脑，没有过多理会李雨菲。
“我需要调整一下学习率和批量大小等参数。不着急，这可是个细致的活。”李雨菲自言自语道。
“怎么还是不行？”李雨菲此时皱起了眉头。
“你在非法操作吗？”李雨菲忍不住拍了拍黄志飞的胳膊。
“没有，我是正常操作。”黄志飞嘴角露出一抹不易察觉的冷笑。
“没关系，我可以通过引入正则化、dropout来防止过拟合，这样可以确保我的模型，能够在复杂的数据环境中保持稳健性。”李雨菲额头已经开始冒出汗珠了。
“不好！为什么模型数据中存在噪声？源头在哪里？”李雨菲暗暗大吃一惊。
数据是模型训练的基石，若数据中存在噪声、偏见或分布不均等问题，将直接影响模型的泛化能力。正如在沙漠中寻找水源，若水源本身被污染，则无论多么努力的挖掘，也难以得到清澈甘甜的泉水。
黄志飞此刻双手已悠然离开那熟悉的键盘，仿佛是与它进行了一场无声的告别仪式。他的目光，深邃而专注，紧紧锁定在屏幕上那如溪水般潺潺流动的编码行，随着代码的自动运行，他的脸上露出一丝邪魅的笑容。那是只有真正掌握技术精髓的人才能体会到的平和与自信。随后，他轻轻地将双手搭在脖子后面，那姿态，显得格外放松与惬意。
而一旁的李雨菲则表情凝重。只见她的双手在键盘上跳跃，仿佛是在进行一场激烈的搏斗，每一次敲击都透露出紧张与急促。她的眼神中充满了挑战与决心，也隐藏着不易察觉的疲惫与压力。额头的汗珠，如同细雨般悄然滑落，沿着脸颊缓缓滴落。
看着最终大模型训练失败，李雨菲使劲拍了一下桌子，然后把键盘一推，整个人瘫在了椅子上。
黄志飞默默的离开机房，来到走廊尽头的大落地窗前，静静的伫立着。
李雨菲无论如何也无法接受这个结果。
大约过了10分钟，黄志飞再次来到机房，看到李雨菲靠在椅子上，双眼紧盯着屏幕发呆。
“菲菲，我们做个复盘吧。”黄志飞看着李雨菲这个样子，不由得心疼起来。
李雨菲快速抹了下眼泪，重新坐起来点开了电脑。
“我们来分析一下这次训练的各个环节：
第一点：数据，它是模型训练的根本。
第二点：模型架构，若架构过于复杂，易导致过拟合；若过于简单，则可能无法捕捉到数据中的深层规律。这就像是用一把不合适的钥匙去开一把锁，结果往往是徒劳无功。
第三点：资源，大模型训练对计算资源有着极高的要求，硬件设备的性能瓶颈、并行处理能力的不足，都可能成为阻碍训练成功的绊脚石。
第四点：超参数的调整。寻找最优的超参数组合，往往需要大量的实验和试错。在这个过程中，任何一个细微的变动都可能引发连锁反应，导致训练结果的巨大差异。
今天的问题出在哪里了？”黄志飞问道。
“数据有噪音。”李雨菲委屈的说道。
“可噪音来源在哪里？我居然找不到？”李雨菲的泪水不争气的流下来。
“训练开始时，我就已经进入你的程序，这时候你都没有警觉到什么不对劲吗？”
“我明明有很多技术手段可以把你清除掉，可为什么这次不行？”
“如果我已经成为了你，你如何将自己清除？”黄志飞看着李雨菲
“什么？你成为了我？”李雨菲瞪大了眼睛，她重来没有想过会有这种操作。
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