Големите езикови модели (LLMs) демонстрираха забележителна адаптивност, превъзхождайки задачи, вариращи от обобщаване на документи и генериране на код до обмисляне на иновативни концепции. Сега тези възможности се разширяват, за да се справят със сложни проблеми в математиката и съвременните изчисления.
Представяме AlphaEvolve, еволюционен кодиращ агент, управляван от LLMs, предназначен за откриване и оптимизиране на алгоритми. AlphaEvolve комбинира творческото решаване на проблеми, на което са способни нашите модели Gemini, с автоматизирани оценители, които проверяват правилността на предложените решения. След това използва еволюционна рамка, за да подобри най-обещаващите аспекти.
AlphaEvolve вече подобри центровете за данни на Google, дизайна на чипове и обучението на AI, включително обучението на големите езикови модели, които лежат в основата му. Той също така помогна за проектирането на по-бързи алгоритми за умножение на матрици и за откриване на нови решения на математически проблеми, демонстрирайки потенциал за приложение в множество области.
Използване на LLMs за по-добър дизайн на алгоритми
През 2023 г. бяха проведени изследвания, които показаха, че LLMs са в състояние да генерират компютърен код, който след това може да открие нови доказателства за научни проблеми. AlphaEvolve се разширява върху това и е в състояние да развива цели кодови бази, за да разработи много по-сложни алгоритми.
AlphaEvolve използва няколко LLMs. Gemini Flash се използва за максимизиране на количеството изследвани идеи. След това Gemini Pro може да предостави по-проницателни предложения. Заедно тези модели предлагат компютърни програми, които реализират алгоритмични решения като код.
AlphaEvolve използва автоматизирани показатели за оценка, за да провери, стартира и оцени предложените програми. Тези показатели предоставят обективна, количествена оценка на точността и качеството на всяко решение. Това прави AlphaEvolve особено полезен в области, където напредъкът може да бъде ясно и систематично измерен, например в математиката и компютърните науки.
Оптимизиране на компютърната екосистема
През последната година алгоритмите, открити от AlphaEvolve, са внедрени в различни системи в Google. Въздействието на всеки от тях се умножава в AI и компютърната инфраструктура, за да се изгради по-мощна и устойчива дигитална екосистема за всички потребители.
По-конкретно, AlphaEvolve е използван в:
Подобряване на планирането на центрове за данни
AlphaEvolve откри евристика за по-ефективно оркестриране на центровете за данни на Google. Това решение е внедрено повече от година и помага да се възстановят около 0,7% от световните компютърни ресурси на Google. Тази печалба в ефективността позволява да бъдат завършени повече задачи в рамките на същия компютърен отпечатък. Решението на AlphaEvolve води до по-добра производителност и осигурява оперативни предимства поради четливостта на кода.
Подпомагане в дизайна на хардуер
AlphaEvolve излезе с пренаписване на Verilog, което премахна битове в аритметична схема за умножение на матрици. Предложението трябваше да премине разширени проверки, за да се потвърди, че модифицираната схема поддържа функционална коректност. Това предложение беше интегрирано в предстояща Tensor Processing Unit, персонализиран AI ускорител на Google. Като предлага модификации на стандартния език на дизайнерите на чипове, AlphaEvolve гарантира, че AI и хардуерните инженери могат да си сътрудничат, за да ускорят проектирането на специализирани чипове.
Подобряване на AI обучение и извод
AlphaEvolve е в състояние да подобри AI производителността и скоростта на изследванията. Той ускори ядро в архитектурата на Gemini с 23%, което доведе до намаляване на времето за обучение на Gemini с около 1%. Също така, AlphaEvolve намалява времето за инженеринг, необходимо за оптимизация на ядрото, от седмици експертни усилия до дни автоматизирани експерименти, помагайки на изследователите да правят иновации по-бързо.
Освен това AlphaEvolve може да оптимизира GPU инструкции от ниско ниво. AlphaEvolve постигна ускорение до около 33% за внедряването на FlashAttention ядрото в AI модели, базирани на Transformer. Оптимизации като тази позволяват на експертите да намират точки на задръстване на производителността и лесно да включват подобрения в съществуващите кодови бази.
Напредък в математиката и откриването на алгоритми
AlphaEvolve може също така да предложи нови подходи към сложни математически проблеми. Като се има предвид минимален кодов скелет за компютърна програма, AlphaEvolve проектира компоненти на процедура за оптимизация, базирана на градиент, която откри алгоритми за умножение на матрици.
Процедурата на AlphaEvolve доведе до откриването на алгоритъм за умножаване на 4x4 матрици с комплексни стойности, използвайки 48 скаларни умножения, подобрявайки алгоритъма на Strassen от 1969 г.
За да проучи широчината на AlphaEvolve, системата беше приложена към над 50 отворени проблема в математическия анализ, геометрията, комбинаториката и теорията на числата. В около 75% от случаите той преоткри най-съвременните решения.
В 20% от случаите AlphaEvolve подобри най-добрите досега известни решения и напредна в проблема с числото на целуване. Това геометрично предизвикателство се отнася до максималния брой непресичащи се сфери, които докосват обща единична сфера. AlphaEvolve откри конфигурация от 593 външни сфери и установи нова долна граница в 11 измерения.
Нова ера в дизайна на алгоритми с AlphaEvolve
Разработването на AlphaEvolve бележи значителна стъпка напред в автоматизирания дизайн на алгоритми, демонстрирайки прогресията от откриването на специализирани алгоритми за специфични области до справянето със сложни проблеми от реалния свят. Чрез използване на възможностите на LLMs и комбинирането им с автоматизирана оценка и техники за еволюционна оптимизация, AlphaEvolve отваря възможности за иновации в различни области.
Потенциалните приложения на AlphaEvolve се простират далеч отвъд настоящите му случаи на употреба, обещавайки да повлияят на широк спектър от дисциплини, включително:
Наука за материалите: AlphaEvolve може да се използва за проектиране на нови материали с подобрени свойства, като подобрена здравина, проводимост и издръжливост.
Откриване на лекарства: Алгоритмично оптимизираните лекарствени кандидати могат да ускорят процеса на откриване и да доведат до нови лечения за различни заболявания.
Устойчивост: AlphaEvolve може да се приложи за проектиране на по-устойчиви процеси и технологии, като оптимизиране на потреблението на енергия и намаляване на отпадъците.
По-широки технологични и бизнес приложения: От оптимизиране на веригите за доставки до подобряване на финансовите модели, потенциалните приложения на AlphaEvolve са огромни и разнообразни.
Разработването на AlphaEvolve представлява промяна в парадигмата в начина, по който се проектират алгоритмите, предлагайки мощен нов инструмент за решаване на сложни проблеми и стимулиране на иновациите в широк спектър от индустрии. Тъй като LLMs продължават да се развиват и подобряват, възможностите на AlphaEvolve се очаква да се разширят още повече, проправяйки пътя за още по-голям напредък през следващите години.
Анализ и интерпретация на данни: В сферата на бизнеса, AlphaEvolve може да бъде използван за анализиране на огромни набори от данни, разкриване на скрити модели и генериране на полезни прозрения. Чрез автоматизиране на процеса на изследване и интерпретация на данни, фирмите могат да вземат по-информирани решения, да подобрят оперативната си ефективност и да придобият конкурентно предимство във все по-голям свят, управляван от данни.
Финансово моделиране и управление на риска: Финансовата индустрия разчита в голяма степен на сложни алгоритми за задачи като оптимизация на портфейла, оценка на риска и откриване на измами. AlphaEvolve може да помогне за разработването на по-точни и стабилни финансови модели, позволявайки на финансовите институции да управляват по-добре риска, да подобрят инвестиционните си стратегии и да подобрят цялостната си производителност.
Логистика и оптимизация на веригата за доставки: В днешната глобализирана икономика фирмите са изправени пред предизвикателството да управляват сложни вериги за доставки, които обхващат множество държави и включват многобройни заинтересовани страни. AlphaEvolve може да се използва за оптимизиране на логистичните операции, рационализиране на процесите на веригата за доставки и намаляване на общите разходи. Чрез идентифициране на задръствания, минимизиране на забавяния на транспортирането и подобряване на управлението на запасите, фирмите могат да създадат по-ефективни и отзивчиви вериги за доставки, които са по-добре способни да отговорят на изискванията на своите клиенти.
Персонализирано здравеопазване: Чрез анализ на данните за пациентите, включително медицинска история, генетична информация и фактори на начина на живот, AlphaEvolve може да помогне за идентифициране на лица, които са изложени на риск от развитие на определени заболявания. Това позволява на доставчиците на здравни услуги да се намесят рано, да предоставят персонализирани планове за лечение и да подобрят резултатите за пациентите. В допълнение, AlphaEvolve може да се използва за оптимизиране на дозите на лекарствата, прогнозиране на реакциите на лечението и идентифициране на потенциални неблагоприятни ефекти.
Опазване и мониторинг на околната среда: Усилията за опазване и мониторинг на околната среда разчитат на алгоритми за анализ на данни, събрани от сателити, сензори и други източници. AlphaEvolve може да допринесе за разработването на по-сложни алгоритми за мониторинг на качеството на въздуха и водата, проследяване на обезлесяването и прогнозиране на въздействието на изменението на климата. Тази информация в реално време може да се използва за вземане на решения, управление на ресурсите и разработване на по-ефективни политики за опазване.
Образование и персонализирано обучение: Образователният сектор може да се възползва значително от прилагането на техники за персонализиране, задвижвани от AI. AlphaEvolve може да бъде използван за разработване на адаптивни платформи за обучение, които да отговарят на уникалните нужди и стилове на учене на отделните ученици. Чрез анализ на данните за представянето на учениците, идентифициране на пропуски в знанията и съответно приспособяване на учебното съдържание, AlphaEvolve може да помогне за създаването на по-ангажиращо и ефективно учебно изживяване за всички ученици. Освен това AlphaEvolve може да се използва за автоматизиране на задачи като оценяване и обратна връзка, освобождавайки учителите да се съсредоточат върху по-индивидуализирано обучение.
AlphaEvolve представлява нова парадигма в дизайна на алгоритми, предлагайки ефективен инструмент за решаване на сложни проблеми и стимулиране на иновациите в широк спектър от индустрии.
Подобряване на научните открития
Освен индустриалните си приложения, AlphaEvolve притежава огромен потенциал за напредък в научните открития в области като:
- Геномика: Чрез анализ на огромни количества геномни данни, AlphaEvolve може да помогне за идентифициране на гени, които са свързани с определени заболявания, да предскаже ефектите от генетични мутации и да разработи персонализирани генни терапии.
- Протеомика: Протеомиката включва изучаване на структурата и функцията на протеините, които са градивните елементи на клетките. AlphaEvolve може да се използва за анализиране на протеинови взаимодействия, да предсказва модели на сгъване на протеини и да проектира нови протеини с желани свойства.
- Откриване на материали: AlphaEvolve може да се използва за проектиране на нови материали с подобрени свойства и оптимизиране на експерименталните условия за синтез на материали.
- Климатично моделиране: AlphaEvolve може да се използва за разработване на по-точни и ефикасни климатични модели, които могат по-добре да предскажат ефектите от изменението на климата.
- Космически изследвания: Алгоритмичните оптимизации могат да бъдат особено полезни за космическите изследвания. Тъй като всеки бит има значение в космоса, по-ефективните алгоритми за компресиране, които намаляват количеството данни, които трябва да бъдат предадени, биха подобрили значително комуникациите със сонди, пътуващи през космоса.
В заключение, AlphaEvolve има широко приложение в бизнеса, науката и инженерството.