Кратко о fitness functions. Любое приложение всегда стремится к энтропии. Как говорил известный в ИТ-индустрии Gregor Hohpe:

💬 It’s almost like enterprise IT is subject to the Second Law of Thermodynamics, which concludes that the entropy in an (isolated) system can never decrease - at best it can be constant, but usually it increases.
-- "Here’s why enterprise IT is so complex" by Gregor Hohpe

Технически невозможно контролировать качество работы каждого разработчика. Это побуждает индустрию искать способы поддержания качества архитектуры на принципиальном уровне. Одним из таких способов является Evolutionary Architecture.

Генетический механизм репродукции реализует адаптивный способ разрешения неопределенности.

Причина его существования заключается в том, что никто не знает какие условия обитания будут на планете завтра. Т.е. имеет место неопределенность условий существования. Вдруг завтра прилетит метеорит и изменится состав атмосферы?

В связи с этим, двуполое размножение обеспечивает постоянную генерацию новых генетических комбинаций. Мы просто не знаем какая именно генетическая комбинация окажется наиболее приспособленной к завтрашним условиям окружающей среды.

Те генетические комбинации, которые слабо приспособлены к текущим условиям окружающей среды, не должны препятствовать распространению более приспособленных комбинаций. Иными словами, если существует механизм формирования разнообразия генетических комбинаций, то должен существовать и механизм истребления слабо приспособленных генетических комбинаций. Именно поэтому двуполый механизм репродукции не может выполнять свои функции без хищников, назначение которых сводится к истреблению слабо приспособленных генетических комбинаций. Т.е. к селекции. Это как пропалывание грядки.

Зачастую проблема кодовой базы заключается в том, что никто и ничто не выполняет роль этого самого хищника, истребляющего несоответствующие решения. Поэтому больные решения хорошо размножаются.

Robert Martin говорил, что архитектура - это о том, как не надо делать. Иными словами, архитектурное решение - это сокращение количества возможных вариантов. Т.е. архитектура должна выполнять хищнические функции.

Чем отличаются собаки от волков? Волк имеет естественных врагов-хищников, а собаки - нет.

Вместо хищников, процесс селекции собак выполняют выставки и стандарты пород, которые фиксируют желаемые свойства пород.

Выводок, не соответствующий требованиям стандарта породы и допустимым пределам отклонения, отбраковывается и не получает сертификат соответствия. Его рыночная ценность падает, и он не используется заводчиками для репродукции.

По мере возникновения исторических изменений в породе, в стандарт вносятся изменения, требования ужесточаются, что обеспечивает прогресс породы.

Этот же принцип положен в основу Evolutionary Architecture. Архитектор выступает в роли автора стандарта породы, а разработчик - в роли заводчика, который выбирает (путём сравнения) для репродукции такой экземпляр породы из всех возможных, который наилучшим образом соответствует стандарту.

Роль стандарта породы выполняют fitness functions (функции соответствия, приспособленности). Они позволяют разработчикам измерить степень соответствия старого варианта системы и нового, и выбрать тот, который соответствует требованиям наилучшим образом.

Понимая, что требования fitness functions будут ужесточаться, разработчик всегда стремится увеличивать запас по требованиям , что вынуждает искать его новые решения и постоянно повышать собственный уровень знаний.

Хотя fitness functions выполняют охранные функции, препятствуя деградации свойств системы, главная их ценность заключается не в этом, а в создании благоприятных условий для постоянного развития уровня квалификации специалистов.

Наиболее важными я считаю fitness functions с нагрузочным и объемным тестированием, которые мгновенно выявляют костыльные запросы и побуждают разработчиков изначально закладывать в систему решения с дальним горизонтом развития, например, такие, как CQRS.

Пример реализации fitness functions.

Всем привет! Хочу рассказать про ещё одну обученную мною модель под названием PavelGPT-7B-128K-v0.1-LoRA, на этот раз я взял скрипты Saiga (rulm) и модифицировал их таким образом, чтобы получить языковую модель типа INSTRUCT, но с данными оформленными в виде чата (для того чтобы её было легко использовать в связке с проектами типа text-generation-webui).

В качестве основы взял Yarn-Mistral-7b-128k, а датасеты собирал так, чтобы модель могла не только решать базовые задачи, но и отгадывать загадки, а ещё решать несложные математические задачки, писать небольшие тексты, составлять оглавление и создавать простые скрипты.

Вот все ссылочки, которые могут пригодиться:
- скрипт обучения модели
- отчёт обучения на wandb
- тестовые ответы модели в карточке на huggingface
- скрипт запуска модели

PS. Мне давно хотелось сделать себе чуть более умного помощника для работы с документацией которую я храню в Obsidian и пока что впечатления от использования данной модели более приятные чем от предыдущих моих экспериментов.

Надеюсь вам данная моделька тоже окажется полезной :)

#ai #saiga #gpt