贾艳明和他的模型训练，一个普通人的AI探索之路

最近在圈子里,总有人提起“贾艳明”这个名字，不是因为他是什么科技巨头的大佬，也不是因为他发表了多惊人的论文，而是因为他在AI模型训练这条路上，自己摸爬滚打搞出了一些挺有意思的东西，说实话，我第一次听说的时候，也觉得有点意外——这年头，好像人人都能跟AI扯上点关系了，但真正能沉下心去折腾模型训练的，还真不多。

贾艳明是谁？如果你去搜，可能找不到太多光鲜的头衔，他更像我们身边那种“技术宅”，喜欢钻研，有点固执，但对热爱的事情能投入得让人佩服，他最早进入这个领域，其实挺偶然的，用他自己的话说，觉得好玩，想试试看能不能让机器更懂人话”，没想到，这一试，就陷进去了。

模型训练听起来高大上,但其实背后是一堆琐碎甚至枯燥的活，贾艳明一开始也是从零开始，看教程、扒代码、跑数据，经常一搞就是通宵，他不太爱讲那些特别理论的东西，反而总强调“手感”和“直觉”，他会说：“调参数有时候就像炒菜，火候大了小了，味道就是不对。”这种比喻虽然不严谨，但挺形象——很多经验性的东西，确实不是光靠公式就能解决的。

他最早尝试的是自然语言处理方向,想训练一个能更自然对话的模型，但现实很快给了他一盆冷水，数据清洗就够他喝一壶的，网上抓来的语料乱七八糟，噪音多得让人头疼，他得一条条看，一点点筛，有时候还得手动给数据打标签，那段时间，他电脑边上总贴满了便签纸，写着各种注意事项和临时想到的调整点子，看起来有点乱，但他说这样“有生活的气息”。

训练过程中,失败是家常便饭，模型跑着跑着就崩了，或者出来的结果完全不是那么回事，贾艳明倒挺乐观，常说：“崩了就崩了，至少知道这条路走不通。”有次他为了优化一个细节，反复调整了上百次，最后发现问题的根源竟然是一个很小数据格式错误，他哭笑不得，在博客里写：“搞技术就是这样，有时候你以为在攀登珠峰，其实只是在自家门口找钥匙。”

这种折腾也不是没收获,慢慢地，他的模型开始有了点“人样”，虽然离完美还差得远，但至少能进行一些有逻辑的简单对话，还能根据上下文做点调整，贾艳明把这些阶段性成果放到网上，吸引了一些同好，大家互相交流心得，分享数据集，甚至一起合作改进，他说，这才是最让他开心的地方——一个人走可能很快，但一群人走，才能看到不一样的风景。

有意思的是,贾艳明并不盲目追求模型的“大而全”，他反而更注重“小而美”，有段时间，他专门训练了一个针对某个垂直领域——比如古典诗词生成——的模型，数据量不大，但他花了很多心思去设计训练策略，让模型能更好地捕捉诗词的韵律和意境，虽然这模型的应用范围不广，但效果挺惊艳，生成的诗句偶尔还真有点味道，这让他觉得，有时候深度比广度更重要。

这条路也不全是技术问题,算力资源就是个大门槛，贾艳明自嘲说，自己的模型都是在“垃圾堆里捡来的算力”上跑出来的——靠的是云平台的免费额度、朋友服务器的闲置资源，甚至自己那台老笔记本的夜间时间，他说，这反而让他更注重效率，逼着自己去优化算法，减少不必要的计算。“穷有穷的玩法，也挺好。”他笑道。

贾艳明还在继续他的探索,他最近在尝试多模态的训练，想让模型不仅能处理文字，还能理解图像和声音的关联，这又是一个新坑，但他乐此不疲，他博客的简介里写着一句话：“AI不是神话，是一行行代码、一个个数据堆出来的，我能做的，就是尽量堆得有意思一点。”

回过头看,贾艳明的故事没什么惊天动地的转折，也没有改变世界的豪言壮语，它更像是一个普通技术爱好者的日常记录：有困惑，有失败，也有小小的突破和喜悦，但恰恰是这种“普通”，让我觉得特别真实，在这个AI被炒得火热的时代，我们听了太多关于颠覆、关于革命的故事，却很少看到那些在角落里默默调试代码、清洗数据的人，他们可能走得不快，但每一步都踩得很实。

贾艳明有一次在讨论区里回复网友说：“别把模型训练想得太玄乎，它就是解决问题的一种方式，你有一个想法，然后想办法用数据和算法去实现它，成了，挺好；没成，再换条路试试。”这话听起来平淡，但仔细想想，或许正是这种心态，让他在这个看似高深的领域里，找到了自己的节奏和乐趣。

如果你也对AI模型训练感兴趣,但又觉得门槛太高、无从下手，也许可以看看贾艳明这样的人在做什么，他们的经历未必能给你直接的答案，但至少能告诉你：这条路，有人正在用最笨也最踏实的方式走着，而这条路，从来不只是属于少数人的游戏。

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