github.com в адресной строке на deepwiki.com
evaluate(), мапящая решение в набор скалярных метрик для оценки, которые надо максимизировать. Она может быть как простой и лёгкой, отрабатывающей за доли секунды, так и очень тяжёлой, включающей, например, распределённое обучение сети. Соответственно, задачи требующие ручного экспериментирования, остаются здесь за бортом, текущая версия работает для того, что может быть автоматически оценено.# EVOLVE-BLOCK-START и # EVOLVE-BLOCK-END. Где-то там же в коде находится и функция evaluate(), как и всё остальное, необходимое для связывания всех частей программы воедино.evaluate(). В реальности есть также различные опциональные добавки: каскады от более простых примеров к более сложным; фибдек от LLM, когда проще описать желаемые свойства решения, нежели оценивать; параллелизация оценки. Может считаться сразу множество метрик (функция evaluate() может возвращать несколько) и авторы утверждают, что даже если важна только единственная метрика, оптимизация по множеству метрик даёт лучше результат. Что мне немного удивительно, потому что в многокритриальной оптимизации вроде как не всё так просто, и редко когда получается увеличивать сразе все метрики, или хотя бы не ухудшать остальные при увеличении одной. 
asyncio), где множество задач работают параллельно и дожидаются результата от предыдущих шагов, когда требуется. В пайплайне есть контроллер, LLM сэмплеры и узлы оценки. Всё оптимизировано под throughput, а не время выполнения одного конкретного вычисления. Максимизируют количество проверяемых идей за фиксированный вычислительный бюджет.
asyncio), где множество задач работают параллельно и дожидаются результата от предыдущих шагов, когда требуется. В пайплайне есть контроллер, LLM сэмплеры и узлы оценки. Всё оптимизировано под throughput, а не время выполнения одного конкретного вычисления. Максимизируют количество проверяемых идей за фиксированный вычислительный бюджет.evaluate(), мапящая решение в набор скалярных метрик для оценки, которые надо максимизировать. Она может быть как простой и лёгкой, отрабатывающей за доли секунды, так и очень тяжёлой, включающей, например, распределённое обучение сети. Соответственно, задачи требующие ручного экспериментирования, остаются здесь за бортом, текущая версия работает для того, что может быть автоматически оценено.# EVOLVE-BLOCK-START и # EVOLVE-BLOCK-END. Где-то там же в коде находится и функция evaluate(), как и всё остальное, необходимое для связывания всех частей программы воедино.evaluate(). В реальности есть также различные опциональные добавки: каскады от более простых примеров к более сложным; фибдек от LLM, когда проще описать желаемые свойства решения, нежели оценивать; параллелизация оценки. Может считаться сразу множество метрик (функция evaluate() может возвращать несколько) и авторы утверждают, что даже если важна только единственная метрика, оптимизация по множеству метрик даёт лучше результат. Что мне немного удивительно, потому что в многокритриальной оптимизации вроде как не всё так просто, и редко когда получается увеличивать сразе все метрики, или хотя бы не ухудшать остальные при увеличении одной. 
github.com в адресной строке на deepwiki.com
