Снова и снова встречаемся с невозможностью обсуждать какие-то проблемы в начальных курсах, ибо объяснения требуют знания материалов следующих курсов. Вот, например, комментарии по поводу выбора метода моделирования или метода решения проблем в чате поддержки курса “Моделирование и собранность”. Если взять какой-то “пайплайн” для одной из задач собранности (имелся ввиду метод решения заявленной проблемы) или выбрать 4D моделирование – разве это оправдано? В одном случае – не ограничивает ли это свободу решений? В другом случае – не слишком ли сложное решение? Как вообще относиться к тому, что материалы курсов предлагают какие-то способы решения проблем? Ведь это а) может быть слишком сложно и заберёт много ресурсов, б) слишком просто и ограничит творчество? Взять хоть то же 4D и темпоральные части из “Моделирования и собранности” – зачем городить огород?! Вот мой ответ в чате, as is:
Тут много заметок не по курсу “Моделирование и собранность”, а по курсу “Системное мышление” и “Методология”: там потихоньку разбирается, работаем ли мы какими-то известными паттернами, или полностью произвольно, и делаем ли мы какие-то рутины/процедуры по предписанным методам, чтобы там оказалось творчество, или не делаем.И тут же обсуждение в Сиолошной на больше сотни реплик того, что такое “элитарные курсы”: Telegram: Contact @seeallochnaya. Прямо-таки фокус-группа по тому, что понимают люди из ML сегодня под “курсами”. Это всё, конечно, biased, но очень любопытно.Я бы тут обязательно говорил о многоуровневости систем, без этого не получится, но это только материал следующего семестра. У систем есть подсистемы и надсистемы, у них разные свойства (эмерджентность), методы работают с предметами метода, которые обычно или описания, или системы. Поэтому решения по стратегированию (стратегия — это метод работы, который выбран в ситуации, когда непонятно, что делать) принимаются тоже многоуровнево, методы ведь дробные.
Это относится и к вопросу о пайплайнах, и к вопросу о том, какой выбрать уровень моделирования (степень абстракции/онтологический уровень, степень формальности представления, ригор в обоснованиях) для каких частей системы и каких частей графа создания. Чем важнее предмет, тем больше надо потратить времени на формализацию, то есть отжатие важного и увода неважного за пределы обсуждения. Это, конечно, сильно зависит от конкретного проекта, устройства его графа создания и устройства целевой системы проекта.
Вам разные люди вот это всё время пытаются говорить: абстрактных решений не будет, а будут только конкретные решения с типами объектов, которые даются в курсах. Вам расскажут, например, про темпоральные части — а дальше вы в проекте будете определять, помогут они вам, или нет. Но поскольку этот приём моделирования встречается регулярно, то хорошо бы его знать, это SoTA нынешней инженерной мысли, она позволяет договориться в ситуациях, когда отсутствие темпоральных частей договориться не позволяет.
Если смотреть не на SoTA, а на фронтир-фронтир, то вот сюда: Онтологическая инженерия в 2022: ailev — LiveJournal
Там, заметим, четырёхмерность полностью сохраняется (раздел второй по ссылке), при этом говорится, какую проблему это решает: в предыдущих рассмотрениях передача данных между CAD была невозможна, а вот предлагаемый продвинутый формализм мировых линий Минковского (путь, который проходит частица в 4D пространстве-времени) вроде как эту проблему решает. Это, замечу, работы в рамках национальной инициативы UK по digital twin в инфраструктурных объектах, так что нельзя говорить, что это академические учёные. Нет, это всё нормальная инженерия, чистая практика из жизни.
Но в курсе, конечно, совсем уж фронтиром и излишней формализацией не мучаем. Но основную идею “на пальцах” должны знать, чтобы договариваться об изменениях. Нет 4D — будет разрыв в объяснениях изменений, разрыв в понимании.
Ну, а там как хотите. Вас научили пользоваться калькулятором — можете на нём считать, можете прикидывать на пальцах, можете говорить, что затраты на калькулятор для 2x2 больше, чем сделать в уме — да, вы будете изобретать разные всякие ситуации в мире, чтобы показать неабсолютность любой идеи. Это описано в курсе “Системное мышление” в самом начале. Поэтому поступаем просто: абстрактные рассуждения прекращаем и делаем заземление на материалы конкретного проекта. И тут окажется, что для одного проекта лучше бы и 2x2 считать на калькуляторе, а для другого проекта считать вообще ничего не надо, а для третьего считать надо питоновскими программами, а для четвёртого и впрямь устный счёт подойдёт, люди в уме перемножают пятизначные цифры, и им хорошо.
Все рассуждения про методы и их инструменты — они такие. Не инженерия методов, а ситуационная инженерия методов, всё только под ситуацию.
Но это только курс “Методологии”, через несколько курсов. Пока же разбираемся с “Моделированием и собранностью”, без них следующие курсы оказываются непонятными.
В пятницу съездил на сутки в Дубаи (работы там было всего на 4 часа – стратегическая сессия с топами корпоративного клиента), попал аккурат на “после ливней” – это страшно, ибо ливнёвки в стране принципиально не было, потому что исторически ливня там никогда не случалось, а тут вдруг “что ты вьёшься, чёрный лебедь, над моею головой”. Если на хорошо забетонированной дороге есть метровый по глубине прогиб метрах так на тридцати, то образуется озеро метр глубиной. Если полметра – то озеро на полметра. И это даже в тридцатиградусную жару не высыхает быстро. Поэтому пробка на пробке, а время от времени дорогу надо переплывать. Вот, например, живописный вид из окна моего такси, как я ехал из аэропорта (да, эта вода плавно уходит под такси и с другой стороны пейзаж ровно такой же, тоже гладь воды):
Позвонил по WhatsApp мне МТС, высветилось как “Валерий”, заговорил женским голосом, поинтересовался, когда я буду продлевать свой номер телефона. Я вежливо ответил, что мошенники горят в аду – МТС чтобы звонило через сервис от Мета, да ещё и разговаривало про “продление номера”?! Ответа от мошенников не последовало, положили трубку.
Идёт вал сообщений об “опенсорс моделях класса GPT-4”, прежде всего LLaMA 3 https://groq.com/ и Arctic https://www.snowflake.com/blog/arctic-open-efficient-foundation-language-models-snowflake/ (Phi-3 это вообще для телефонов, несерьёзно). Я их все попробовал. Увы, галлюцинации у LLaMA 3 такие, что работать невозможно. Но в программировании – это да, это интересно, кодить они могут хорошо. Там, где легко формально найти ошибку – всё ОК. Где ошибку найти трудно – не ОК. В любом случае, Groq показывает, что с моделью класса GPT-3.5 (всё-таки не GPT-4) если работать со скоростью обычного разговора – ну, это меняет дело. Если дёшево и быстро – это сразу много интересных применений. В конце концов, как учит Tony Seba, экспонента тут задаётся стоимостью: чем меньше стоимость, тем больше распространение при прочих равных, а чем больше распространение, тем больше денег можно потратить на улучшения – и будет меньше стоимость. Всё быстро, и очень быстро. Два прорыва в неделю продолжаются.
В личку обратились с вопросом “сложно ли научиться машинному обучению”? Это всё весна, я понимаю. Я плохо понимаю, как отвечать на такие вопросы, ответил, что любому делу научиться — это ж как научиться на фортепиано играть:
— на уровне заказать в ресторане сыграть “Мурку”
— на уровне сыграть “Мурку” самому дома
— сыграть “Мурку” на концерте-капустнике на коропоративе
— вообще играть на фортепиано, стать победителем конкурса Чайковского.
В Москве тепло, хотя и не 31 градус, как в Дубаи. Во дворе сегодня зацвели яблони, а на улице я уже танцевал пару раз. Хочу купить для этого JBL Xtreme 4 Black, о которой везде восторженные отзывы, но которой в Москве ещё нет. У меня килограммовая JBL Charge 4, а это будет двухкилограммовая – но басы заявлены аж с 44Гц, и стерео. А у меня сейчас на десяток герц выше, и моно. За это готов потаскать лишний килограмм!