Large language models (LLMs) zademonstrowały niezwykłą adaptacyjność, osiągając doskonałe wyniki w zadaniach takich jak streszczanie dokumentów i generowanie kodu, aż po burzę mózgów nad innowacyjnymi koncepcjami. Obecnie możliwości te są rozszerzane w celu rozwiązywania złożonych problemów w matematyce i nowoczesnym przetwarzaniu.
Przedstawiamy AlphaEvolve, ewolucyjnego agenta kodującego, napędzanego przez LLM, zaprojektowanego w celu odkrywania i optymalizacji algorytmów. AlphaEvolve łączy kreatywne rozwiązywanie problemów, do którego zdolne są nasze modele Gemini, z automatycznymi ewaluatorami, które weryfikują poprawność proponowanych rozwiązań. Następnie wykorzystuje ramy ewolucyjne, aby ulepszyć najbardziej obiecujące aspekty.
AlphaEvolve usprawnił już centra danych Google, projektowanie chipów i szkolenie AI, w tym szkolenie large language models, które są jego podstawą. Pomógł także w projektowaniu szybszych algorytmów mnożenia macierzy i odkrywaniu nowych rozwiązań problemów matematycznych, demonstrując potencjał zastosowania w wielu dziedzinach.
Wykorzystanie LLM do lepszego projektowania Algorytmów
W 2023 roku przeprowadzono badania, które wykazały, że LLM są w stanie generować kod komputerowy, który może następnie odkrywać nowe dowody na problemy naukowe. AlphaEvolve rozwija to i jest w stanie rozwijać całe bazy kodu, aby opracowywać znacznie bardziej złożone algorytmy.
AlphaEvolve używa wielu LLM. Gemini Flash służy do maksymalizacji liczby eksplorowanych pomysłów. Gemini Pro może następnie dostarczać bardziej wnikliwych sugestii. Razem modele te proponują programy komputerowe, które implementują rozwiązania algorytmiczne jako kod.
AlphaEvolve używa automatycznych metryk oceny, aby weryfikować, uruchamiać i oceniać proponowane programy. Metryki te zapewniają obiektywną, ilościową ocenę dokładności i jakości każdego rozwiązania. Dzięki temu AlphaEvolve jest szczególnie przydatny w domenach, w których postęp można wyraźnie i systematycznie mierzyć, na przykład w matematyce i informatyce.
Optymalizacja Ekosystemu Komputerowego
W ciągu ostatniego roku algorytmy odkryte przez AlphaEvolve zostały wdrożone w różnych systemach w Google. Wpływ każdego z nich jest zwielokrotniony w całej infrastrukturze AI i obliczeniowej, aby zbudować potężniejszy i bardziej zrównoważony cyfrowy ekosystem dla wszystkich użytkowników.
Konkretnie, AlphaEvolve został użyty w:
Usprawnianie Harmonogramowania w Centrach Danych
AlphaEvolve odkrył heurystykę, aby wydajniej orkiestrować centra danych Google. Rozwiązanie to jest wdrażane od ponad roku i pomaga odzyskać około 0,7% światowych zasobów obliczeniowych Google. Ten wzrost wydajności pozwala na wykonanie większej liczby zadań w ramach tego samego śladu obliczeniowego. Rozwiązanie AlphaEvolve prowadzi do lepszej wydajności i zapewnia korzyści operacyjne dzięki czytelności kodu.
Pomoc w Projektowaniu Sprzętu
AlphaEvolve wymyślił przepisanie Verilog, które usunęło bity w obwodzie arytmetycznym do mnożenia macierzy. Propozycja musiała przejść zaawansowane kontrole, aby potwierdzić, że zmodyfikowany obwód zachował poprawność funkcjonalną. Propozycja ta została zintegrowana z nadchodzącym Tensor Processing Unit, niestandardowym akceleratorem AI Google. Sugerując modyfikacje w standardowym języku projektantów chipów, AlphaEvolve zapewnia, że inżynierowie AI i sprzętu mogą współpracować, aby przyspieszyć projektowanie specjalistycznych chipów.
Ulepszanie Szkolenia i Wnioskowania AI
AlphaEvolve jest w stanie poprawić wydajność AI i szybkość badań. Przyspieszył jądro w architekturze Gemini o 23%, co doprowadziło do skrócenia czasu szkolenia Gemini o około 1%. Ponadto AlphaEvolve skraca czas inżynieryjny wymagany do optymalizacji jądra, z tygodni wysiłku eksperckiego do dni automatycznych eksperymentów, pomagając naukowcom szybciej wprowadzać innowacje.
Ponadto AlphaEvolve może zoptymalizować instrukcje GPU niskiego poziomu. AlphaEvolve osiągnął przyspieszenie do około 33% dla implementacji jądra FlashAttention w modelach AI opartych na Transformer. Optymalizacje takie jak ta pozwalają ekspertom znaleźć wąskie gardła wydajności i łatwo włączyć ulepszenia do istniejących baz kodu.
Rozwijanie Matematyki i Odkrywanie Algorytmów
AlphaEvolve może również proponować nowe podejścia do złożonych problemów matematycznych. Mając minimalny szkielet kodu dla programu komputerowego, AlphaEvolve zaprojektował komponenty procedury optymalizacji opartej na gradiencie, która odkryła algorytmy mnożenia macierzy.
Procedura AlphaEvolve doprowadziła do znalezienia algorytmu mnożenia macierzy o wartościach zespolonych 4x4 przy użyciu 48 mnożeń skalarnych, co stanowi poprawę algorytmu Strassena z 1969 roku.
Aby zbadać zakres działania AlphaEvolve, system został zastosowany do ponad 50 otwartych problemów w analizie matematycznej, geometrii, kombinatoryce i teorii liczb. W około 75% przypadków odkrył on na nowo najnowocześniejsze rozwiązania.
W 20% przypadków AlphaEvolve ulepszył wcześniej najlepsze znane rozwiązania i rozwinął problem liczby całusów. To geometryczne wyzwanie dotyczy maksymalnej liczby nie nakładających się na siebie sfer, które dotykają wspólnej sfery jednostkowej. AlphaEvolve odkrył konfigurację 593 sfer zewnętrznych i ustanowił nową dolną granicę w 11 wymiarach.
Nowa Era Projektowania Algorytmów z AlphaEvolve
Rozwój AlphaEvolve oznacza znaczący krok naprzód w automatycznym projektowaniu algorytmów, ukazując postęp od odkrywania wyspecjalizowanych algorytmów dla konkretnych domen do radzenia sobie ze złożonymi, rzeczywistymi wyzwaniami. Wykorzystując możliwości LLM i łącząc je z automatyczną oceną i technikami optymalizacji ewolucyjnej, AlphaEvolve otwiera możliwości innowacji w różnych dziedzinach.
Potencjalne zastosowania AlphaEvolve wykraczają daleko poza jego obecne przypadki użycia, obiecując wpływ na szeroki zakres dziedzin, w tym:
Inżynierię Materiałową: AlphaEvolve można wykorzystać do projektowania nowych materiałów o ulepszonych właściwościach, takich jak zwiększona wytrzymałość, przewodność i trwałość.
Odkrywanie Leków: Algorytmicznie zoptymalizowane kandydaty na leki mogą przyspieszyć proces odkrywania i doprowadzić do nowych metod leczenia różnych chorób.
Zrównoważony Rozwój: AlphaEvolve można zastosować do projektowania bardziej zrównoważonych procesów i technologii, takich jak optymalizacja zużycia energii i redukcja odpadów.
Szerokie Zastosowania Technologiczne i Biznesowe: Od optymalizacji łańcuchów dostaw po ulepszanie modeli finansowych, potencjalne zastosowania AlphaEvolve są rozległe i różnorodne.
Rozwój AlphaEvolve stanowi zmianę paradygmatu w sposobie projektowania algorytmów, oferując potężne nowe narzędzie do rozwiązywania złożonych problemów i napędzania innowacji w szerokim zakresie branż. W miarę jak LLM będą się rozwijać i ulepszać, możliwości AlphaEvolve powinny się jeszcze bardziej rozszerzać, torując drogę do jeszcze większych postępów w nadchodzących latach.
Analiza i Interpretacja Danych: W sferze biznesu AlphaEvolve może być wykorzystywany do analizy ogromnych zbiorów danych, odkrywania ukrytych wzorców i generowania praktycznych spostrzeżeń. Automatyzując proces eksploracji i interpretacji danych, firmy mogą podejmować bardziej świadome decyzje, poprawiać efektywność operacyjną i zdobywać przewagę konkurencyjną w coraz bardziej zorientowanym na dane świecie.
Modelowanie Finansowe i Zarządzanie Ryzykiem: Przemysł finansowy w dużym stopniu opiera się na zaawansowanych algorytmach do zadań takich jak optymalizacja portfela, ocena ryzyka i wykrywanie oszustw. AlphaEvolve może pomóc w opracowaniu dokładniejszych i bardziej niezawodnych modeli finansowych, umożliwiając instytucjom finansowym lepsze zarządzanie ryzykiem, ulepszanie strategii inwestycyjnych i poprawę ogólnych wyników.
Logistyka i Optymalizacja Łańcucha Dostaw: W dzisiejszej zglobalizowanej gospodarce firmy stoją przed wyzwaniem zarządzania złożonymi łańcuchami dostaw, które obejmują wiele krajów i angażują licznych interesariuszy. AlphaEvolve można wykorzystać do optymalizacji operacji logistycznych, usprawnienia procesów łańcucha dostaw i obniżenia kosztów ogólnych. Identyfikując wąskie gardła, minimalizując opóźnienia w transporcie i ulepszając zarządzanie zapasami, firmy mogą tworzyć bardziej wydajne i responsywne łańcuchy dostaw, które są lepiej przystosowane do zaspokajania potrzeb swoich klientów.
Spersonalizowana Opieka Zdrowotna: Analizując dane pacjentów, w tym historię medyczną, informacje genetyczne i czynniki związane ze stylem życia, AlphaEvolve może pomóc w identyfikacji osób, które są narażone na rozwój niektórych chorób. Umożliwia to świadczeniodawcom interweniowanie na wczesnym etapie, zapewnianie spersonalizowanych planów leczenia i poprawę wyników leczenia pacjentów. Ponadto AlphaEvolve można również wykorzystać do optymalizacji dawek leków, przewidywania reakcji na leczenie i identyfikacji potencjalnych działań niepożądanych.
Monitorowanie i Ochrona Środowiska: Działania związane z monitorowaniem i ochroną środowiska opierają się na algorytmach do analizy danych zebranych z satelitów, czujników i innych źródeł. AlphaEvolve może przyczynić się do opracowania bardziej wyrafinowanych algorytmów do monitorowania jakości powietrza i wody, śledzenia wylesiania i przewidywania skutków zmian klimatycznych. Te informacje w czasie rzeczywistym mogą być wykorzystywane do podejmowania decyzji, zarządzania zasobami i opracowywania skuteczniejszych zasad ochrony przyrody.
Edukacja i Spersonalizowane Uczenie się: Sektor edukacji może znacznie skorzystać z zastosowania technik personalizacji opartych na AI. AlphaEvolve można wykorzystać do opracowania adaptacyjnych platform edukacyjnych, które zaspokajają unikalne potrzeby i style uczenia się poszczególnych uczniów. Analizując dane o wynikach uczniów, identyfikując luki w wiedzy i odpowiednio dostosowując treści nauczania, AlphaEvolve może pomóc w stworzeniu bardziej angażującego i efektywnego doświadczenia edukacyjnego dla wszystkich uczniów. Ponadto AlphaEvolve可以也用来自动执行诸如评分和反馈等任务.解放教师可以专注于个别指导。
AlphaEvolve represents a new paradigm in algorithm design, offering a powerful tool for solving complex problems and driving innovation across a wide range of industries.
Ulepszanie Odkryć Naukowych
Oprócz zastosowań przemysłowych, AlphaEvolve niesie ze sobą ogromne obietnice w zakresie postępu odkryć naukowych w takich obszarach, jak:
- Genomika: Analizując ogromne ilości danych genomicznych, AlphaEvolve może pomóc w identyfikacji genów związanych z niektórymi chorobami, przewidywaniu skutków mutacji genetycznych i opracowywaniu spersonalizowanych terapii genowych.
- Proteomika: Proteomika obejmuje badanie struktury i funkcji białek, które są budulcem komórek. AlphaEvolve można wykorzystać do analizy interakcji białek, przewidywania wzorców fałdowania białek i projektowania nowych białek o pożądanych właściwościach.
- Odkrywanie Materiałów: AlphaEvolve można wykorzystać do projektowania nowych materiałów o ulepszonych właściwościach i optymalizacji warunków eksperymentalnych do syntezy materiałów.
- Modelowanie Klimatu: AlphaEvolve można wykorzystać do opracowania dokładniejszych i wydajniejszych modeli klimatycznych, które mogą lepiej przewidywać skutki zmian klimatycznych.
- Eksploracja Kosmosu: Optymalizacje algorytmiczne mogą być szczególnie przydatne w eksploracji kosmosu. Ponieważ każdy bit się liczy w kosmosie, bardziej wydajne algorytmy kompresji, które zmniejszają ilość danych, które muszą być przesyłane, znacznie poprawiłyby komunikację z sondami podróżującymi w kosmosie.
Podsumowując, AlphaEvolve ma szerokie zastosowanie w biznesie, nauce i inżynierii.