تسخير النماذج اللغوية الكبيرة لتصميم خوارزميات أفضل
أظهرت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قدرة ملحوظة على التكيف، والتفوق في مهام تتراوح من تلخيص المستندات وإنشاء التعليمات البرمجية إلى تبادل الأفكار المبتكرة. الآن، يتم توسيع هذه القدرات لمعالجة المشكلات المعقدة في الرياضيات والحوسبة الحديثة.
نقدم لكم AlphaEvolve، وهو وكيل ترميز تطوري مدفوع بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، مصمم لغرض اكتشاف الخوارزميات وتحسينها. يجمع AlphaEvolve بين حل المشكلات الإبداعي الذي تتمتع به نماذج Gemini الخاصة بنا، مع أدوات التقييم الآلية التي تتحقق من سلامة الحلول المقترحة. ثم يستخدم إطارًا تطوريًا لتحسين الجوانب الواعدة.
لقد قام AlphaEvolve بالفعل بتحسين مراكز بيانات Google وتصميم الرقائق والتدريب على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تدريب النماذج اللغوية الكبيرة التي يقوم عليها. كما ساعد في تصميم خوارزميات أسرع لضرب المصفوفات واكتشاف حلول جديدة للمشكلات الرياضية، مما يدل على إمكانية التطبيق في مجالات متعددة.
في عام 2023، تم إجراء بحث أظهر أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قادرة على إنشاء تعليمات برمجية للكمبيوتر يمكنها بعد ذلك اكتشاف براهين جديدة للمشاكل العلمية. يتوسع AlphaEvolve في هذا الأمر، وهو قادر على تطوير قواعد بيانات كاملة لتطوير خوارزميات أكثر تعقيدًا.
يستخدم AlphaEvolve نماذج لغوية كبيرة متعددة. يتم استخدام Gemini Flash لزيادة كمية الأفكار التي يتم استكشافها إلى أقصى حد. يمكن لـ Gemini Pro بعد ذلك تقديم اقتراحات أكثر تبصرًا. تقدم هذه النماذج معًا برامج كمبيوتر تنفذ حلولًا خوارزمية كتعليمات برمجية.
يستخدم AlphaEvolve مقاييس تقييم آلية للتحقق من البرامج المقترحة وتشغيلها وتقييمها. توفر هذه المقاييس تقييمًا موضوعيًا وقابلاً للقياس الكمي لدقة وجودة كل حل. وهذا يجعل AlphaEvolve مفيدًا بشكل خاص في المجالات التي يمكن فيها قياس التقدم بوضوح وبشكل منهجي، على سبيل المثال في الرياضيات والحوسبة.
تحسين النظام البيئي للحوسبة
على مدار العام الماضي، تم نشر الخوارزميات التي اكتشفها AlphaEvolve عبر مجموعة متنوعة من الأنظمة في Google. يتضاعف تأثير كل واحد من هذه الأنظمة عبر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والحوسبة لبناء نظام بيئي رقمي أكثر قوة واستدامة لجميع المستخدمين.
على وجه التحديد، تم استخدام AlphaEvolve في:
تحسين جدولة مراكز البيانات
اكتشف AlphaEvolve طريقة إرشادية لتنظيم مراكز بيانات Google بشكل أكثر كفاءة. تم نشر هذا الحل لأكثر من عام ويساعد على استعادة حوالي 0.7٪ من موارد الحوسبة العالمية في Google. يسمح هذا الكسب في الكفاءة بإنجاز المزيد من المهام ضمن نفس البصمة الحسابية. يؤدي حل AlphaEvolve إلى أداء أفضل ويوفر مزايا تشغيلية نظرًا لقابلية قراءة التعليمات البرمجية.
المساعدة في تصميم الأجهزة
ابتكر AlphaEvolve إعادة كتابة Verilog أزالت وحدات البت في دائرة حسابية لضرب المصفوفة. كان على الاقتراح اجتياز فحوصات متقدمة للتأكد من أن الدائرة المعدلة حافظت على صحة وظيفية. تم دمج هذا الاقتراح في وحدة معالجة Tensor القادمة، وهي مسرع الذكاء الاصطناعي المخصص من Google. من خلال اقتراح تعديلات في اللغة القياسية لمصممي الرقائق، يضمن AlphaEvolve أن يتمكن مهندسو الذكاء الاصطناعي والأجهزة من التعاون لتسريع تصميم الرقائق المتخصصة.
تعزيز تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال
AlphaEvolve قادر على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي وسرعة البحث. لقد سرعت النواة في بنية Gemini بنسبة 23٪، مما أدى إلى تقليل وقت تدريب Gemini بنسبة 1٪ تقريبًا. أيضًا، يقلل AlphaEvolve من الوقت الهندسي المطلوب لتحسين النواة، من أسابيع من جهد الخبراء إلى أيام من التجارب الآلية، مما يساعد الباحثين على الابتكار بشكل أسرع.
علاوة على ذلك، يمكن لـ AlphaEvolve تحسين تعليمات وحدة معالجة الرسومات منخفضة المستوى. حقق AlphaEvolve تسريعًا يصل إلى حوالي 33٪ لتنفيذ نواة FlashAttention في نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على المحولات. تتيح التحسينات مثل هذه للخبراء العثور على اختناقات الأداء ودمج التحسينات بسهولة في قواعد التعليمات البرمجية الحالية.
تطوير اكتشاف الرياضيات والخوارزميات
يمكن لـ AlphaEvolve أيضًا اقتراح مناهج جديدة للمشاكل الرياضية المعقدة. بالنظر إلى هيكل التعليمات البرمجية الأدنى لبرنامج الكمبيوتر، قام AlphaEvolve بتصميم مكونات إجراء تحسين قائم على التدرج اكتشف خوارزميات لضرب المصفوفة.
أدى إجراء AlphaEvolve إلى إيجاد خوارزمية لضرب مصفوفات معقدة بقيمة 4x4 باستخدام 48 ضربًا قياسيًا، مما أدى إلى تحسين خوارزمية Strassen لعام 1969.
للتحقيق في اتساع AlphaEvolve، تم تطبيق النظام على أكثر من 50 مشكلة مفتوحة في التحليل الرياضي والهندسة والتركيبات ونظرية الأعداد. في حوالي 75٪ من الحالات، أعادت اكتشاف أحدث الحلول.
في 20٪ من الحالات، قام AlphaEvolve بتحسين أفضل الحلول المعروفة سابقًا، وقام بتطوير مشكلة الرقم المقبّل. يتعلق هذا التحدي الهندسي بالعدد الأقصى من المجالات غير المتداخلة التي تلامس مجال الوحدة المشتركة. اكتشف AlphaEvolve تكوينًا لـ 593 كرة خارجية وأنشأ حدًا أدنى جديدًا في 11 بُعدًا.
حقبة جديدة لتصميم الخوارزميات مع AlphaEvolve
يمثل تطوير AlphaEvolve خطوة مهمة إلى الأمام في تصميم الخوارزميات الآلية، مما يعرض التقدم من اكتشاف الخوارزميات المتخصصة لمجالات محددة إلى معالجة التحديات المعقدة في العالم الحقيقي. من خلال الاستفادة من قدرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ودمجها مع التقييم الآلي وتقنيات التحسين التطوري، يفتح AlphaEvolve فرصًا للابتكار عبر مجالات متنوعة.
تمتد التطبيقات المحتملة لـ AlphaEvolve إلى أبعد من حالات استخدامه الحالية، مما يعد بالتأثير على مجموعة واسعة من التخصصات، بما في ذلك:
- علم المواد: يمكن استخدام AlphaEvolve لتصميم مواد جديدة بخصائص محسنة، مثل القوة المحسنة والموصلية والمتانة.
- اكتشاف الأدوية: يمكن لمرشحي الأدوية المحسنين خوارزميًا تسريع عملية الاكتشاف وتؤدي إلى علاجات جديدة لمجموعة متنوعة من الأمراض.
- الاستدامة: يمكن تطبيق AlphaEvolve لتصميم عمليات وتقنيات أكثر استدامة، مثل تحسين استهلاك الطاقة وتقليل النفايات.
- تطبيقات تكنولوجية وتجارية أوسع: من تحسين سلاسل التوريد إلى تحسين النماذج المالية، فإن التطبيقات المحتملة لـ AlphaEvolve واسعة ومتنوعة.
يمثل تطوير AlphaEvolve تحولًا نموذجيًا في كيفية تصميم الخوارزميات، مما يوفر أداة جديدة قوية لحل المشكلات المعقدة ودفع الابتكار عبر مجموعة واسعة من الصناعات. مع استمرار تطور النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتحسينها، من المتوقع أن تتوسع قدرات AlphaEvolve إلى أبعد من ذلك، مما يمهد الطريق لمزيد من التطورات في السنوات القادمة.
- تحليل البيانات وتفسيرها: في عالم الأعمال، يمكن تسخير AlphaEvolve لتحليل مجموعات البيانات الواسعة، والكشف عن الأنماط الخفية، وتوليد رؤى قابلة للتنفيذ. من خلال أتمتة عملية استكشاف البيانات وتفسيرها، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وتحسين كفاءتها التشغيلية، واكتساب ميزة تنافسية في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات.
- النماذج المالية وإدارة المخاطر: يعتمد القطاع المالي بشكل كبير على الخوارزميات المتطورة لمهام مثل تحسين المحفظة وتقييم المخاطر واكتشاف الاحتيال. يمكن لـ AlphaEvolve المساعدة في تطوير نماذج مالية أكثر دقة وقوة، مما يمكن المؤسسات المالية من إدارة المخاطر بشكل أفضل، وتحسين استراتيجياتها الاستثمارية، وتعزيز أدائها العام.
- تحسين الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد: في اقتصاد اليوم المعولم، تواجه الشركات تحدي إدارة سلاسل التوريد المعقدة التي تمتد عبر بلدان متعددة وتضم العديد من أصحاب المصلحة. يمكن استخدام AlphaEvolve لتحسين العمليات اللوجستية، وتبسيط عمليات سلسلة التوريد، وخفض التكاليف الإجمالية. من خلال تحديد الاختناقات، وتقليل التأخير في النقل، وتحسين إدارة المخزون، يمكن للشركات إنشاء سلاسل توريد أكثر كفاءة واستجابة تكون قادرة بشكل أفضل على تلبية متطلبات عملائها.
- الرعاية الصحية الشخصية: من خلال تحليل بيانات المرضى، بما في ذلك التاريخ الطبي والمعلومات الوراثية وعوامل نمط الحياة، يمكن لـ AlphaEvolve المساعدة في تحديد الأفراد المعرضين لخطر الإصابة بأمراض معينة. يسمح هذا لموفري الرعاية الصحية بالتدخل مبكرًا، وتقديم خطط علاجية شخصية، وتحسين نتائج المرضى. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أيضًا استخدام AlphaEvolve لتحسين جرعات الدواء والتنبؤ باستجابات العلاج وتحديد الآثار الضارة المحتملة.
- المراقبة البيئية والحفاظ عليها: تعتمد جهود المراقبة البيئية والحفاظ عليها على الخوارزميات لتحليل البيانات التي يتم جمعها من الأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار والمصادر الأخرى. يمكن أن يساهم AlphaEvolve في تطوير خوارزميات أكثر تطوراً لمراقبة جودة الهواء والماء، وتتبع إزالة الغابات، والتنبؤ بآثار تغير المناخ. يمكن استخدام هذه المعلومات في الوقت الفعلي لاتخاذ القرارات وإدارة الموارد وتطوير سياسات الحفاظ على البيئة أكثر فعالية.
- التعليم والتعلم الشخصي: يمكن لقطاع التعليم الاستفادة بشكل كبير من تطبيق تقنيات التخصيص القائمة على الذكاء الاصطناعي. يمكن الاستفادة من AlphaEvolve لتطوير منصات تعلم تكيفية تلبي الاحتياجات الفريدة وأنماط التعلم للطلاب الأفراد.
من خلال تحليل بيانات أداء الطلاب، وتحديد الفجوات المعرفية، وتكييف محتوى التعلم وفقًا لذلك، يمكن لـ AlphaEvolve المساعدة في إنشاء تجربة تعليمية أكثر جاذبية وفعالية لجميع الطلاب. علاوة على ذلك، يمكن أيضًا استخدام AlphaEvolve لأتمتة مهام مثل الدرجات والملاحظات، مما يتيح للمعلمين التركيز على المزيد من التعليمات الفردية.
يمثل AlphaEvolve نموذجًا جديدًا في تصميم الخوارزميات، حيث يقدم أداة قوية لحل المشكلات المعقدة ودفع الابتكار عبر مجموعة واسعة من الصناعات.
تعزيز الاكتشاف العلمي
بالإضافة إلى تطبيقاتها الصناعية، يحمل AlphaEvolve وعدًا هائلاً لتعزيز الاكتشاف العلمي في مجالات مثل:
- علم الجينوم: من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الجينومية، يمكن لـ AlphaEvolve المساعدة في تحديد الجينات المرتبطة بأمراض معينة، والتنبؤ بآثار الطفرات الجينية، وتطوير علاجات جينية شخصية.
- علم البروتينات: يشتمل علم البروتينات على دراسة بنية ووظيفة البروتينات، وهي اللبنات الأساسية للخلايا. يمكن استخدام AlphaEvolve لتحليل تفاعلات البروتين والتنبؤ بأنماط طي البروتين وتصميم بروتينات جديدة بخصائص مرغوبة.
- اكتشاف المواد: يمكن استخدام AlphaEvolve لتصميم مواد جديدة بخصائص محسنة وتحسين الظروف التجريبية لتخليق المواد.
- نمذجة المناخ: يمكن استخدام AlphaEvolve لتطوير نماذج مناخية أكثر دقة وكفاءة يمكنها التنبؤ بشكل أفضل بآثار تغير المناخ.
- استكشاف الفضاء: يمكن أن تكون التحسينات الخوارزمية مفيدة بشكل خاص لاستكشاف الفضاء. نظرًا لأن كل جزء مهم في الفضاء، فإن خوارزميات الضغط الأكثر كفاءة التي تقلل كمية البيانات التي يجب إرسالها ستحسن الاتصالات مع المسابير التي تسافر عبر الفضاء بشكل كبير.
باختصار، لدى AlphaEvolve تطبيق واسع في الأعمال والعلوم والهندسة.