Model bahasa besar (LLM) telah menunjukkan kebolehsuaian yang luar biasa, cemerlang dalam tugas-tugas yang merangkumi meringkaskan dokumen dan menjana kod kepada sumbang saran konsep yang inovatif. Kini, keupayaan ini diperluaskan untuk menangani masalah kompleks dalam matematik dan pengkomputeran moden.
Memperkenalkan AlphaEvolve, ejen pengekodan evolusi yang didorong oleh LLM, yang direka untuk tujuan penemuan dan pengoptimuman algoritma. AlphaEvolve menggabungkan penyelesaian masalah yang kreatif yang mampu dilakukan oleh model Gemini kami, dengan penilai automatik yang mengesahkan ketelitian penyelesaian yang dicadangkan. Ia kemudian menggunakan rangka kerja evolusi untuk menambah baik aspek yang paling menjanjikan.
AlphaEvolve telah pun menambah baik pusat data Google, reka bentuk cip dan latihan AI, termasuk latihan model bahasa besar yang mendasarinya. Ia juga telah membantu dalam mereka bentuk algoritma pendaraban matriks yang lebih pantas dan menemui penyelesaian baharu kepada masalah matematik, yang mempamerkan potensi untuk aplikasi dalam pelbagai bidang.
Memanfaatkan LLM untuk Reka Bentuk Algoritma yang Lebih Baik
Pada tahun 2023, penyelidikan telah dilakukan yang menunjukkan bahawa LLM dapat menjana kod komputer yang kemudiannya boleh menemui bukti baharu untuk masalah saintifik. AlphaEvolve mengembangkan perkara ini, dan mampu mengembangkan seluruh pangkalan kod untuk membangunkan algoritma yang lebih kompleks.
AlphaEvolve menggunakan berbilang LLM. Gemini Flash digunakan untuk memaksimumkan jumlah idea yang diterokai. Gemini Pro kemudiannya boleh memberikan cadangan yang lebih bernas. Bersama-sama, model ini mencadangkan program komputer yang melaksanakan penyelesaian algoritma sebagai kod.
AlphaEvolve menggunakan metrik penilaian automatik untuk mengesahkan, menjalankan dan menjaringkan program yang dicadangkan. Metrik ini menyediakan penilaian kuantitatif yang objektif tentang ketepatan dan kualiti setiap penyelesaian. Ini menjadikan AlphaEvolve sangat membantu dalam domain di mana kemajuan boleh diukur dengan jelas dan sistematik, contohnya dalam matematik dan pengkomputeran.
Mengoptimumkan Ekosistem Pengkomputeran
Sepanjang tahun lalu, algoritma yang ditemui oleh AlphaEvolve telah digunakan di pelbagai sistem di Google. Kesan setiap satunya dilipatgandakan di seluruh infrastruktur AI dan pengkomputeran untuk membina ekosistem digital yang lebih berkuasa dan mampan untuk semua pengguna.
Khususnya, AlphaEvolve telah digunakan dalam:
Meningkatkan Penjadualan Pusat Data
AlphaEvolve menemui heuristik untuk mengatur pusat data Google dengan lebih cekap. Penyelesaian ini telah digunakan selama lebih setahun dan membantu untuk memulihkan kira-kira 0.7% daripada sumber pengkomputeran seluruh dunia Google. Keuntungan kecekapan ini membolehkan lebih banyak tugas diselesaikan dalam jejak pengkomputeran yang sama. Penyelesaian AlphaEvolve membawa kepada prestasi yang lebih baik dan menyediakan kelebihan operasi disebabkan oleh kebolehbacaan kod.
Membantu dalam Reka Bentuk Perkakasan
AlphaEvolve menghasilkan penulisan semula Verilog yang membuang bit dalam litar aritmetik untuk pendaraban matriks. Cadangan itu perlu lulus pemeriksaan lanjutan untuk mengesahkan bahawa litar yang diubah suai mengekalkan ketepatan fungsi. Cadangan ini telah disepadukan ke dalam Unit Pemprosesan Tensor yang akan datang, pemecut AI tersuai Google. Dengan mencadangkan pengubahsuaian dalam bahasa standard pereka cip, AlphaEvolve memastikan bahawa jurutera AI dan perkakasan boleh bekerjasama untuk mempercepatkan reka bentuk cip khusus.
Meningkatkan Latihan dan Inferens AI
AlphaEvolve mampu meningkatkan prestasi AI dan halaju penyelidikan. Ia mempercepatkan kernel dalam seni bina Gemini sebanyak 23%, yang membawa kepada pengurangan masa latihan Gemini sebanyak kira-kira 1%. Juga, AlphaEvolve mengurangkan masa kejuruteraan yang diperlukan untuk pengoptimuman kernel, daripada minggu usaha pakar kepada hari eksperimen automatik, membantu penyelidik untuk berinovasi dengan lebih pantas.
Tambahan pula, AlphaEvolve boleh mengoptimumkan arahan GPU peringkat rendah. AlphaEvolve mencapai pecutan sehingga kira-kira 33% untuk pelaksanaan kernel FlashAttention dalam model AI berasaskan Transformer. Pengoptimuman seperti ini membolehkan pakar mencari kesesakan prestasi dan menggabungkan penambahbaikan dengan mudah ke dalam pangkalan kod sedia ada.
Memajukan Penemuan Matematik dan Algoritma
AlphaEvolve juga boleh mencadangkan pendekatan baharu kepada masalah matematik yang kompleks. Diberi rangka kod minimum untuk program komputer, AlphaEvolve mereka bentuk komponen prosedur pengoptimuman berasaskan kecerunan yang menemui algoritma untuk pendaraban matriks.
Prosedur AlphaEvolve membawa kepada penemuan algoritma untuk mendarab matriks bernilai kompleks 4x4 menggunakan 48 pendaraban skalar, menambah baik algoritma Strassen 1969.
Untuk menyiasat keluasan AlphaEvolve, sistem itu digunakan untuk lebih 50 masalah terbuka dalam analisis matematik, geometri, kombinatorik dan teori nombor. Dalam kira-kira 75% kes, ia menemui semula penyelesaian terkini.
Dalam 20% kes, AlphaEvolve menambah baik penyelesaian yang diketahui terbaik sebelum ini, dan memajukan masalah nombor ciuman. Cabaran geometri ini melibatkan bilangan maksimum sfera tidak bertindih yang menyentuh sfera unit biasa. AlphaEvolve menemui konfigurasi 593 sfera luar dan menetapkan had bawah baharu dalam 11 dimensi.
Era Baharu Reka Bentuk Algoritma dengan AlphaEvolve
Pembangunan AlphaEvolve menandakan satu langkah penting ke hadapan dalam reka bentuk algoritma automatik, yang mempamerkan perkembangan daripada menemui algoritma khusus untuk domain tertentu kepada menangani cabaran dunia sebenar yang kompleks. Dengan memanfaatkan keupayaan LLM dan menggabungkannya dengan penilaian automatik dan teknik pengoptimuman evolusi, AlphaEvolve membuka peluang untuk inovasi merentasi pelbagai bidang.
Aplikasi potensi AlphaEvolve melangkaui kes penggunaannya yang terkini, menjanjikan untuk memberi kesan kepada pelbagai disiplin, termasuk:
Sains Bahan: AlphaEvolve boleh digunakan untuk mereka bentuk bahan baharu dengan sifat yang dipertingkatkan, seperti kekuatan, kekonduksian dan ketahanan yang dipertingkatkan.
Penemuan Ubat: Calon ubat yang dioptimumkan secara algoritmik boleh mempercepatkan proses penemuan dan membawa kepada rawatan baharu untuk pelbagai penyakit.
Kemampanan: AlphaEvolve boleh digunakan untuk mereka bentuk proses dan teknologi yang lebih mampan, seperti mengoptimumkan penggunaan tenaga dan mengurangkan pembaziran.
Aplikasi Teknologi dan Perniagaan yang Lebih Luas: Daripada mengoptimumkan rantaian bekalan hingga menambah baik model kewangan, aplikasi potensi AlphaEvolve adalah luas dan pelbagai.
Pembangunan AlphaEvolve mewakili perubahan paradigma dalam cara algoritma direka, menawarkan alat baharu yang berkuasa untuk menyelesaikan masalah kompleks dan memacu inovasi merentasi pelbagai industri. Memandangkan LLM terus berkembang dan bertambah baik, keupayaan AlphaEvolve dijangka berkembang lebih jauh, membuka jalan untuk kemajuan yang lebih besar pada tahun-tahun akan datang.
Analisis dan Tafsiran Data: Dalam bidang perniagaan, AlphaEvolve boleh digunakan untuk menganalisis set data yang besar, mendedahkan corak tersembunyi, dan menjana cerapan yang boleh diambil tindakan. Dengan mengautomasikan proses penerokaan dan tafsiran data, perniagaan boleh membuat keputusan yang lebih termaklum, menambah baik kecekapan operasi mereka, dan memperoleh kelebihan daya saing dalam dunia yang semakin didorong data.
Pemodelan Kewangan dan Pengurusan Risiko: Industri kewangan sangat bergantung pada algoritma yang canggih untuk tugas seperti pengoptimuman portfolio, penilaian risiko, dan pengesanan penipuan. AlphaEvolve boleh membantu dalam pembangunan model kewangan yang lebih tepat dan mantap, membolehkan institusi kewangan mengurus risiko dengan lebih baik, menambah baik strategi pelaburan mereka, dan meningkatkan prestasi keseluruhan mereka.
Logistik dan Pengoptimuman Rantaian Bekalan: Dalam ekonomi global hari ini, perniagaan menghadapi cabaran mengurus rantaian bekalan yang kompleks yang merangkumi pelbagai negara dan melibatkan banyak pihak berkepentingan. AlphaEvolve boleh digunakan untuk mengoptimumkan operasi logistik, menyelaraskan proses rantaian bekalan, dan mengurangkan kos keseluruhan. Dengan mengenal pasti kesesakan, meminimumkan kelewatan pengangkutan, dan menambah baik pengurusan inventori, perniagaan boleh mencipta rantaian bekalan yang lebih cekap dan responsif yang lebih mampu memenuhi permintaan pelanggan mereka.
Penjagaan Kesihatan Peribadi: Dengan menganalisis data pesakit, termasuk sejarah perubatan, maklumat genetik, dan faktor gaya hidup, AlphaEvolve boleh membantu mengenal pasti individu yang berisiko menghidap penyakit tertentu. Ini membolehkan penyedia penjagaan kesihatan campur tangan awal, menyediakan pelan rawatan yang diperibadikan, dan menambah baik hasil pesakit. Selain itu, AlphaEvolve juga boleh digunakan untuk mengoptimumkan dos ubat, meramalkan tindak balas rawatan, dan mengenal pasti potensi kesan buruk.
Pemantauan dan Pemuliharaan Alam Sekitar: Usaha pemantauan dan pemuliharaan alam sekitar bergantung pada algoritma untuk menganalisis data yang dikumpul daripada satelit, penderia dan sumber lain. AlphaEvolve boleh menyumbang kepada pembangunan algoritma yang lebih canggih untuk memantau kualiti udara dan air, menjejaki penebangan hutan, dan meramalkan kesan perubahan iklim. Maklumat masa nyata ini boleh digunakan untuk membuat keputusan, mengurus sumber, dan membangunkan dasar pemuliharaan yang lebih berkesan.
Pendidikan dan Pembelajaran Peribadi: Sektor pendidikan boleh mendapat manfaat yang besar daripada penggunaan teknik pemperibadian yang didorong oleh AI. AlphaEvolve boleh dimanfaatkan untuk membangunkan platform pembelajaran adaptif yang memenuhi keperluan unik dan gaya pembelajaran pelajar individu.
Dengan menganalisis data prestasi pelajar, mengenal pasti jurang pengetahuan, dan menyesuaikan kandungan pembelajaran dengan sewajarnya, AlphaEvolve boleh membantu mewujudkan pengalaman pembelajaran yang lebih menarik dan berkesan untuk semua pelajar. Tambahan pula, AlphaEvolve juga boleh digunakan untuk mengautomasikan tugas seperti penggredan dan maklum balas, membebaskan guru untuk menumpukan perhatian pada pengajaran yang lebih diperibadikan.
AlphaEvolve mewakili paradigma baharu dalam reka bentuk algoritma, menawarkan alat yang berkuasa untuk menyelesaikan masalah kompleks dan memacu inovasi merentasi pelbagai industri.
Meningkatkan Penemuan Saintifik
Di luar aplikasi industrinya, AlphaEvolve memegang janji yang besar untuk memajukan penemuan saintifik dalam bidang seperti:
- Genomik: Dengan menganalisis sejumlah besar data genomik, AlphaEvolve boleh membantu mengenal pasti gen yang dikaitkan dengan penyakit tertentu, meramalkan kesan mutasi genetik, dan membangunkan terapi gen yang diperibadikan.
- Proteomik: Proteomik melibatkan kajian struktur dan fungsi protein, yang merupakan blok binaan sel. AlphaEvolve boleh digunakan untuk menganalisis interaksi protein, meramalkan corak lipatan protein, dan mereka bentuk protein baharu dengan sifat yang diinginkan.
- Penemuan Bahan: AlphaEvolve boleh digunakan untuk mereka bentuk bahan baharu dengan sifat yang dipertingkatkan dan mengoptimumkan keadaan eksperimen untuk sintesis bahan.
- Pemodelan Iklim: AlphaEvolve boleh digunakan untuk membangunkan model iklim yang lebih tepat dan cekap yang boleh meramalkan dengan lebih baik kesan perubahan iklim.
- Penerokaan Angkasa: Pengoptimuman algoritma boleh menjadi sangat berguna untuk penerokaan angkasa. Memandangkan setiap bit penting di angkasa, algoritma pemampatan yang lebih cekap yang mengurangkan jumlah data yang perlu dihantar akan meningkatkan komunikasi dengan prob yang bergerak melalui angkasa dengan sangat ketara.
Kesimpulannya, AlphaEvolve mempunyai aplikasi yang luas dalam perniagaan, sains dan kejuruteraan.