बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ने उल्लेखनीय अनुकूलन क्षमता का प्रदर्शन किया है, दस्तावेजों को समझने और कोड उत्पन्न करने से लेकर नवीन अवधारणाओं पर विचार-मंथन करने जैसे कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त की है। अब, इन क्षमताओं को गणित और आधुनिक कंप्यूटिंग में जटिल समस्याओं को संबोधित करने के लिए बढ़ाया जा रहा है।
AlphaEvolve का परिचय, जो LLMs द्वारा संचालित एक विकासवादी कोडिंग एजेंट है, जिसे एल्गोरिदम की खोज और अनुकूलन के उद्देश्य से डिज़ाइन किया गया है। AlphaEvolve रचनात्मक समस्या-समाधान को जोड़ता है जो हमारे Gemini मॉडल में सक्षम हैं, स्वचालित मूल्यांकनकर्ताओं के साथ जो प्रस्तावित समाधानों की सुदृढ़ता को सत्यापित करते हैं। फिर यह सबसे आशाजनक पहलुओं में सुधार करने के लिए एक विकासवादी ढांचे का उपयोग करता है।
AlphaEvolve ने पहले ही Google के डेटा केंद्रों, चिप डिजाइन और AI प्रशिक्षण में सुधार किया है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल का प्रशिक्षण भी शामिल है जो इसे अंतर्निहित करते हैं। इसने तेज़ मैट्रिक्स गुणन एल्गोरिदम को डिज़ाइन करने और गणितीय समस्याओं के नए समाधानों की खोज करने में भी मदद की है, जो कई क्षेत्रों में अनुप्रयोग की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
बेहतर एल्गोरिदम डिजाइन के लिए LLMs का उपयोग करना
2023 में शोध किया गया था जिसमें दिखाया गया था कि LLMs कंप्यूटर कोड उत्पन्न करने में सक्षम हैं जो वैज्ञानिक समस्याओं के लिए नए प्रमाणों की खोज कर सकते हैं। AlphaEvolve इस पर विस्तार करता है, और बहुत अधिक जटिल एल्गोरिदम विकसित करने के लिए पूरे कोडबेस को विकसित करने में सक्षम है।
AlphaEvolve कई LLMs का उपयोग करता है। Gemini Flash का उपयोग खोजे गए विचारों की मात्रा को अधिकतम करने के लिए किया जाता है। Gemini Pro तब अधिक व्यावहारिक सुझाव दे सकता है। साथ में, ये मॉडल कंप्यूटर प्रोग्राम प्रस्तावित करते हैं जो कोड के रूप में एल्गोरिथम समाधानों को लागू करते हैं।
AlphaEvolve प्रस्तावित कार्यक्रमों को सत्यापित करने, चलाने और स्कोर करने के लिए स्वचालित मूल्यांकन मेट्रिक्स का उपयोग करता है। ये मेट्रिक्स प्रत्येक समाधान की सटीकता और गुणवत्ता का एक उद्देश्य, मात्रात्मक मूल्यांकन प्रदान करते हैं। यह AlphaEvolve को उन क्षेत्रों में विशेष रूप से सहायक बनाता है जहां प्रगति को स्पष्ट रूप से और व्यवस्थित रूप से मापा जा सकता है, उदाहरण के लिए गणित और कंप्यूटिंग में।
कंप्यूटिंग इकोसिस्टम का अनुकूलन
पिछले एक साल में, AlphaEvolve द्वारा खोजे गए एल्गोरिदम को Google पर विभिन्न प्रणालियों में तैनात किया गया है। इनमें से प्रत्येक का प्रभाव सभी उपयोगकर्ताओं के लिए एक अधिक शक्तिशाली और टिकाऊ डिजिटल इकोसिस्टम बनाने के लिए AI और कंप्यूटिंग अवसंरचना में कई गुना बढ़ जाता है।
विशेष रूप से, AlphaEvolve का उपयोग किया गया है:
डेटा सेंटर शेड्यूलिंग में सुधार
AlphaEvolve ने Google के डेटा केंद्रों को अधिक कुशलता से संचालित करने के लिए एक अनुमान खोजा। इस समाधान को एक वर्ष से अधिक समय से तैनात किया गया है और यह Google के दुनिया भर के कंप्यूट संसाधनों का लगभग 0.7% पुनः प्राप्त करने में मदद करता है। यह दक्षता लाभ समान कम्प्यूटेशनल पदचिह्न के भीतर अधिक कार्यों को पूरा करने की अनुमति देता है। AlphaEvolve का समाधान बेहतर प्रदर्शन की ओर ले जाता है और कोड की पठनीयता के कारण परिचालन लाभ प्रदान करता है।
हार्डवेयर डिजाइन में सहायता करना
AlphaEvolve एक Verilog पुनर्लेखन के साथ आया जिसने मैट्रिक्स गुणन के लिए एक अंकगणितीय सर्किट में बिट्स को हटा दिया। इस प्रस्ताव को यह पुष्टि करने के लिए उन्नत जांच पास करनी पड़ी कि संशोधित सर्किट ने कार्यात्मक शुद्धता बनाए रखी है। इस प्रस्ताव को आगामी Tensor Processing Unit, Google के कस्टम AI त्वरक में एकीकृत किया गया था। चिप डिजाइनरों की मानक भाषा में संशोधन का सुझाव देकर, AlphaEvolve यह सुनिश्चित करता है कि AI और हार्डवेयर इंजीनियर विशेष चिप्स के डिजाइन को तेज करने के लिए सहयोग कर सकते हैं।
AI प्रशिक्षण और अनुमान को बढ़ाना
AlphaEvolve AI प्रदर्शन और अनुसंधान वेग को बेहतर बनाने में सक्षम है। इसने Gemini की वास्तुकला में एक कर्नेल को 23% तक तेज कर दिया, जिससे Gemini के प्रशिक्षण समय में लगभग 1% की कमी आई। साथ ही, AlphaEvolve कर्नेल अनुकूलन के लिए आवश्यक इंजीनियरिंग समय को कम करता है, विशेषज्ञ प्रयास के हफ्तों से लेकर स्वचालित प्रयोगों के दिनों तक, जिससे शोधकर्ताओं को तेजी से नवाचार करने में मदद मिलती है।
इसके अलावा, AlphaEvolve निम्न स्तर के GPU निर्देशों का अनुकूलन कर सकता है। AlphaEvolve ने Transformer-आधारित AI मॉडल में FlashAttention कर्नेल कार्यान्वयन के लिए लगभग 33% तक की गति प्राप्त की। इस तरह के अनुकूलन से विशेषज्ञों को प्रदर्शन की बाधाओं को खोजने और मौजूदा कोडबेस में सुधार को आसानी से शामिल करने की अनुमति मिलती है।
गणित और एल्गोरिदम खोज को आगे बढ़ाना
AlphaEvolve जटिल गणितीय समस्याओं के लिए नए दृष्टिकोण भी प्रस्तावित कर सकता है। कंप्यूटर प्रोग्राम के लिए एक न्यूनतम कोड कंकाल दिए जाने पर, AlphaEvolve ने एक ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन प्रक्रिया के घटकों को डिज़ाइन किया जिसने मैट्रिक्स गुणन के लिए एल्गोरिदम की खोज की।
AlphaEvolve की प्रक्रिया से 48 स्केलर गुणन का उपयोग करके 4x4 जटिल-मूल्यवान मैट्रिक्स को गुणा करने के लिए एक एल्गोरिदम खोजने में मदद मिली, जिससे स्ट्रैसन के 1969 एल्गोरिदम में सुधार हुआ।
AlphaEvolve की चौड़ाई की जांच करने के लिए, सिस्टम को गणितीय विश्लेषण, ज्यामिति, कॉम्बिनेटरिक्स और संख्या सिद्धांत में 50 से अधिक खुली समस्याओं पर लागू किया गया था। लगभग 75% मामलों में, इसने राज्य-स्तरीय समाधानों को फिर से खोजा।
20% मामलों में, AlphaEvolve ने पहले से ज्ञात सर्वोत्तम समाधानों में सुधार किया, और किसिंग नंबर समस्या को आगे बढ़ाया। यह ज्यामितीय चुनौती गैर-अतिव्यापी क्षेत्रों की अधिकतम संख्या से संबंधित है जो एक सामान्य इकाई क्षेत्र को स्पर्श करते हैं। AlphaEvolve ने 593 बाहरी क्षेत्रों का एक विन्यास खोजा और 11 आयामों में एक नई निचली सीमा स्थापित की।
AlphaEvolve के साथ एल्गोरिदम डिज़ाइन का एक नया युग
AlphaEvolve का विकास स्वचालित एल्गोरिदम डिज़ाइन में एक महत्वपूर्ण कदम है, जो विशिष्ट डोमेन के लिए विशेष एल्गोरिदम की खोज से लेकर जटिल, वास्तविक दुनिया की चुनौतियों से निपटने तक की प्रगति को दर्शाता है। LLMs की क्षमताओं का लाभ उठाकर और उन्हें स्वचालित मूल्यांकन और विकासवादी अनुकूलन तकनीकों के साथ जोड़कर, AlphaEvolve विविध क्षेत्रों में नवाचार के अवसरों को खोलता है।
AlphaEvolve के संभावित अनुप्रयोग इसकी वर्तमान उपयोग के मामलों से कहीं आगे तक फैले हुए हैं, जो विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को प्रभावित करने का वादा करते हैं, जिनमें शामिल हैं:
सामग्री विज्ञान: AlphaEvolve का उपयोग बेहतर गुणों वाली नई सामग्रियों को डिज़ाइन करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि बेहतर ताकत, चालकता और स्थायित्व।
दवा खोज: एल्गोरिथम रूप से अनुकूलित दवा उम्मीदवार खोज प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं और विभिन्न बीमारियों के लिए नए उपचारों का नेतृत्व कर सकते हैं।
स्थिरता: AlphaEvolve को अधिक टिकाऊ प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों को डिजाइन करने के लिए लागू किया जा सकता है, जैसे कि ऊर्जा की खपत का अनुकूलन और कचरे को कम करना।
व्यापक तकनीकी और व्यावसायिक अनुप्रयोग: आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करने से लेकर वित्तीय मॉडल में सुधार करने तक, AlphaEvolve के संभावित अनुप्रयोग विशाल और विविध हैं।
AlphaEvolve का विकास एल्गोरिदम को डिज़ाइन करने के तरीके में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो जटिल समस्याओं को हल करने और उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में नवाचार को चलाने के लिए एक शक्तिशाली नया उपकरण प्रदान करता है। जैसे-जैसे LLMs का विकास और सुधार जारी है, AlphaEvolve की क्षमताओं के और भी विस्तार की उम्मीद है, जो आने वाले वर्षों में और भी अधिक प्रगति का मार्ग प्रशस्त करेगा।
डेटा विश्लेषण और व्याख्या: व्यवसाय के क्षेत्र में, AlphaEvolve का उपयोग विशाल डेटासेट का विश्लेषण करने, छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है। डेटा अन्वेषण और व्याख्या की प्रक्रिया को स्वचालित करके, व्यवसाय अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं, अपनी परिचालन दक्षता में सुधार कर सकते हैं और तेजी से डेटा-संचालित दुनिया में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल कर सकते हैं।
वित्तीय मॉडलिंग और जोखिम प्रबंधन: वित्तीय उद्योग पोर्टफोलियो अनुकूलन, जोखिम मूल्यांकन और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे कार्यों के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम पर बहुत अधिक निर्भर करता है। AlphaEvolve अधिक सटीक और मजबूत वित्तीय मॉडल के विकास में सहायता कर सकता है, जिससे वित्तीय संस्थानों को जोखिम को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने, अपनी निवेश रणनीतियों में सुधार करने और अपने समग्र प्रदर्शन को बढ़ाने में मदद मिलती है।
लॉजिस्टिक्स और आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन: आज की वैश्वीकृत अर्थव्यवस्था में, व्यवसायों को जटिल आपूर्ति श्रृंखलाओं के प्रबंधन की चुनौती का सामना करना पड़ता है जो कई देशों में फैली हुई हैं और इसमें कई हितधारक शामिल हैं। AlphaEvolve का उपयोग लॉजिस्टिक्स कार्यों को अनुकूलित करने, आपूर्ति श्रृंखला प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और समग्र लागत को कम करने के लिए किया जा सकता है। बाधाओं की पहचान करके, परिवहन में देरी को कम करके और इन्वेंट्री प्रबंधन में सुधार करके, व्यवसाय अधिक कुशल और उत्तरदायी आपूर्ति श्रृंखलाएं बना सकते हैं जो अपने ग्राहकों की मांगों को बेहतर ढंग से पूरा करने में सक्षम हैं।
वैयक्तिकृत स्वास्थ्य सेवा: रोगी डेटा का विश्लेषण करके, जिसमें चिकित्सा इतिहास, आनुवंशिक जानकारी और जीवनशैली कारक शामिल हैं, AlphaEvolve उन व्यक्तियों की पहचान करने में मदद कर सकता है जिन्हें कुछ बीमारियों के विकसित होने का खतरा है। यह स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को जल्दी हस्तक्षेप करने, वैयक्तिकृत उपचार योजनाएं प्रदान करने और रोगी के परिणामों में सुधार करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, AlphaEvolve का उपयोग दवा की खुराक को अनुकूलित करने, उपचार प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने और संभावित प्रतिकूल प्रभावों की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है।
पर्यावरण निगरानी और संरक्षण: पर्यावरण निगरानी और संरक्षण प्रयास उपग्रहों, सेंसर और अन्य स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने के लिए एल्गोरिदम पर निर्भर करते हैं। AlphaEvolve वायु और जल गुणवत्ता की निगरानी, वनों की कटाई को ट्रैक करने और जलवायु परिवर्तन के प्रभावों की भविष्यवाणी करने के लिए अधिक परिष्कृत एल्गोरिदम विकसित करने में योगदान कर सकता है। इस रीयल-टाइम जानकारी का उपयोग निर्णय लेने, संसाधनों का प्रबंधन करने और अधिक प्रभावी संरक्षण नीतियां विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
शिक्षा और वैयक्तिकृत शिक्षण: शिक्षा क्षेत्र AI-संचालित वैयक्तिकरण तकनीकों के अनुप्रयोग से बहुत लाभान्वित होने के लिए तैयार है। AlphaEvolve का लाभ व्यक्तिगत छात्रों की अनूठी जरूरतों और सीखने की शैलियों को पूरा करने वाले अनुकूली शिक्षण प्लेटफॉर्म विकसित करने के लिए उठाया जा सकता है।
छात्र प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण करके, ज्ञान अंतराल की पहचान करके और सीखने की सामग्री को तदनुसार तैयार करके, AlphaEvolve सभी छात्रों के लिए अधिक आकर्षक और प्रभावी सीखने का अनुभव बनाने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, AlphaEvolve का उपयोग ग्रेडिंग और प्रतिक्रिया जैसे कार्यों को स्वचालित करने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे शिक्षकों को अधिक व्यक्तिगत निर्देश पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है।
AlphaEvolve एल्गोरिदम डिजाइन में एक नए प्रतिमान का प्रतिनिधित्व करता है, जो जटिल समस्याओं को हल करने और उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में नवाचार को चलाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है।
वैज्ञानिक खोज को बढ़ाना
अपने औद्योगिक अनुप्रयोगों से परे, AlphaEvolve वैज्ञानिक खोज को आगे बढ़ाने के लिए अत्यधिक वादा करता है जैसे कि:
- जीनोमिक्स: जीनोमिक डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करके, AlphaEvolve उन जीनों की पहचान करने में मदद कर सकता है जो कुछ बीमारियों से जुड़े हैं, आनुवंशिक उत्परिवर्तन के प्रभावों की भविष्यवाणी करते हैं और वैयक्तिकृत जीन थेरेपी विकसित करते हैं।
- प्रोटीओमिक्स: प्रोटीओमिक्स में प्रोटीन की संरचना और कार्य का अध्ययन शामिल है, जो कोशिकाओं के निर्माण खंड हैं। AlphaEvolve का उपयोग प्रोटीन इंटरैक्शन का विश्लेषण करने, प्रोटीन फोल्डिंग पैटर्न की भविष्यवाणी करने और वांछित गुणों वाले नए प्रोटीन को डिजाइन करने के लिए किया जा सकता है।
- सामग्री खोज: AlphaEvolve का उपयोग बेहतरगुणों वाली नई सामग्रियों को डिजाइन करने और सामग्री संश्लेषण के लिए प्रयोगात्मक स्थितियों का अनुकूलन करने के लिए किया जा सकता है।
- जलवायु मॉडलिंग: AlphaEvolve का उपयोग अधिक सटीक और कुशल जलवायु मॉडल विकसित करने के लिए किया जा सकता है जो जलवायु परिवर्तन के प्रभावों की बेहतर भविष्यवाणी कर सकते हैं।
- अंतरिक्ष अन्वेषण: एल्गोरिथम अनुकूलन अंतरिक्ष अन्वेषण के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है। चूंकि अंतरिक्ष में हर बिट मायने रखता है, डेटा की मात्रा को कम करने वाले अधिक कुशल संपीड़न एल्गोरिदम जिन्हें प्रसारित करने की आवश्यकता होती है, वे अंतरिक्ष के माध्यम से यात्रा करने वाले जांचों के साथ संचार में बहुत सुधार करेंगे।
संक्षेप में, AlphaEvolve का व्यवसाय, विज्ञान और इंजीनियरिंग में व्यापक अनुप्रयोग है।