Крупные языковые модели (LLMs) продемонстрировали замечательную адаптивность, преуспевая в задачах, от обобщения документов и генерации кода до мозгового штурма инновационных концепций. Теперь эти возможности расширяются для решения сложных проблем в математике и современных вычислениях.
Представляем AlphaEvolve, эволюционирующего кодировщика, управляемого LLMs, разработанного для открытия и оптимизации алгоритмов. AlphaEvolve сочетает в себе творческое решение проблем, на которое способны наши модели Gemini, с автоматизированными средствами оценки, проверяющими обоснованность предлагаемых решений. Затем он использует эволюционную структуру для улучшения наиболее перспективных аспектов.
AlphaEvolve уже улучшил центры обработки данных Google, проектирование чипов и обучение искусственного интеллекта, включая обучение больших языковых моделей, лежащих в его основе. Он также помог разработать более быстрые алгоритмы умножения матриц и открыть новые решения математических задач, демонстрируя потенциал для применения во многих областях.
Использование LLMs для улучшения разработки алгоритмов
В 2023 году были проведены исследования, которые показали, что LLMs способны генерировать компьютерный код, который затем может открыть новые доказательства научных проблем. AlphaEvolve расширяет это и способен развивать целые кодовые базы для разработки гораздо более сложных алгоритмов.
AlphaEvolve использует несколько LLMs. Gemini Flash используется для максимизации количества исследуемых идей. Затем Gemini Pro может предоставить более глубокие предложения. Вместе эти модели предлагают компьютерные программы, которые реализуют алгоритмические решения в виде кода.
AlphaEvolve использует автоматизированные метрики оценки для проверки, запуска и оценки предлагаемых программ. Эти метрики обеспечивают объективную, количественную оценку точности и качества каждого решения. Это делает AlphaEvolve особенно полезным в областях, где прогресс можно четко и систематически измерить, например, в математике и вычислительной технике.
Оптимизация вычислительной экосистемы
За последний год алгоритмы, обнаруженные AlphaEvolve, были развернуты в различных системах Google. Влияние каждого из них умножается на инфраструктуру искусственного интеллекта и вычислений, чтобы создать более мощную и устойчивую цифровую экосистему для всех пользователей.
В частности, AlphaEvolve использовался в:
Улучшение планирования центров обработки данных
AlphaEvolve обнаружил эвристику для более эффективной организации центров обработки данных Google. Это решение развернуто уже более года и помогает восстановить около 0,7% вычислительных ресурсов Google по всему миру. Этот выигрыш в эффективности позволяет выполнять больше задач в рамках того же вычислительного следа. Решение AlphaEvolve обеспечивает лучшую производительность и предоставляет операционные преимущества благодаря удобочитаемости кода.
Помощь в проектировании оборудования
AlphaEvolve предложил переписать Verilog, который удалил биты в арифметической схеме для умножения матриц. Предложение должно было пройти расширенные проверки, чтобы подтвердить, что модифицированная схема сохраняет функциональную правильность. Это предложение было интегрировано в предстоящий Tensor Processing Unit, специализированный ускоритель искусственного интеллекта Google. Предлагая изменения на стандартном языке разработчиков чипов, AlphaEvolve гарантирует, что инженеры по искусственному интеллекту и аппаратному обеспечению могут сотрудничать для ускорения проектирования специализированных чипов.
Улучшение обучения и логического вывода ИИ
AlphaEvolve может улучшить производительность искусственного интеллекта и скорость исследований. Он ускорил ядро в архитектуре Gemini на 23%, что привело к сокращению времени обучения Gemini примерно на 1%. Кроме того, AlphaEvolve сокращает время разработки, необходимое для оптимизации ядра, с недель усилий экспертов до дней автоматизированных экспериментов, помогая исследователям быстрее внедрять инновации.
Кроме того, AlphaEvolve может оптимизировать инструкции GPU низкого уровня. AlphaEvolve добился ускорения примерно на 33% для реализации ядра FlashAttention в моделях искусственного интеллекта на основе Transformer. Оптимизации, подобные этой, позволяют экспертам находить узкие места в производительности и легко включать улучшения в существующие кодовые базы.
Продвижение математики и открытия алгоритмов
AlphaEvolve может также предлагать новые подходы к сложным математическим задачам. Учитывая минимальный кодовый каркас для компьютерной программы, AlphaEvolve разработал компоненты процедуры оптимизации на основе градиента, которая обнаружила алгоритмы для умножения матриц.
Процедура AlphaEvolve привела к обнаружению алгоритма умножения комплекснозначных матриц 4x4 с использованием 48 скалярных умножений, улучшив алгоритм Штрассена 1969 года.
Чтобы исследовать широту AlphaEvolve, система была применена к более чем 50 открытым проблемам в математическом анализе, геометрии, комбинаторике и теории чисел. Примерно в 75% случаев он заново открыл современные решения.
В 20% случаев AlphaEvolve улучшил ранее известные решения и продвинул задачу о числе касаний. Эта геометрическая задача касается максимального числа неперекрывающихся сфер, касающихся общей единичной сферы. AlphaEvolve обнаружил конфигурацию из 593 внешних сфер и установил новую нижнюю границу в 11 измерениях.
Новая эра разработки алгоритмов с AlphaEvolve
Разработка AlphaEvolve знаменует собой значительный шаг вперед в автоматизированном проектировании алгоритмов, демонстрируя прогресс от открытия специализированных алгоритмов для конкретных областей до решения сложных задач реального мира. Используя возможности LLMs и объединяя их с автоматизированной оценкой и методами эволюционной оптимизации, AlphaEvolve открывает возможности для инноваций в различных областях.
Потенциальные применения AlphaEvolve выходят далеко за рамки его текущих вариантов использования, обещая повлиять на широкий спектр дисциплин, включая:
Материаловедение: AlphaEvolve можно использовать для разработки новых материалов с улучшенными свойствами, такими как повышенная прочность, проводимость и долговечность.
Открытие лекарств: Алгоритмически оптимизированные кандидаты на лекарства могут ускорить процесс открытия и привести к новым методам лечения различных заболеваний.
Устойчивость: AlphaEvolve можно применять для разработки более устойчивых процессов и технологий, таких как оптимизация потребления энергии и сокращение отходов.
Более широкие технологические и бизнес-приложения: От оптимизации цепочек поставок до улучшения финансовых моделей, потенциальные применения AlphaEvolve обширны и разнообразны.
Разработка AlphaEvolve представляет собой сдвиг парадигмы в том, как разрабатываются алгоритмы, предлагая мощный новый инструмент для решения сложных проблем и стимулирования инноваций в широком спектре отраслей. Поскольку LLMs продолжают развиваться и совершенствоваться, возможности AlphaEvolve, как ожидается, будут расширяться еще больше, прокладывая путь для еще больших достижений в ближайшие годы.
Анализ и интерпретация данных: В сфере бизнеса AlphaEvolve можно использовать для анализа огромных наборов данных, выявления скрытых закономерностей и создания действенных идей. Автоматизируя процесс исследования и интерпретации данных, предприятия могут принимать более обоснованные решения, повышать свою операционную эффективность и получать конкурентное преимущество во все более управляемом данными мире.
Финансовое моделирование и управление рисками: Финансовая индустрия в значительной степени полагается на сложные алгоритмы для таких задач, как оптимизация портфеля, оценка рисков и обнаружение мошенничества. AlphaEvolve может помочь в разработке более точных и надежных финансовых моделей, позволяя финансовым учреждениям лучше управлять рисками, улучшать свои инвестиционные стратегии и повышать свою общую производительность.
Логистика и оптимизация цепочки поставок: В современной глобализированной экономике предприятия сталкиваются с проблемой управления сложными цепочками поставок, которые охватывают несколько стран и включают в себя многочисленных заинтересованных сторон. AlphaEvolve можно использовать для оптимизации логистических операций, оптимизации процессов цепочки поставок и снижения общих затрат. Выявляя узкие места, сводя к минимуму задержки при транспортировке и улучшая управление запасами, предприятия могут создавать более эффективные и оперативные цепочки поставок, которые лучше способны удовлетворять потребности своих клиентов.
Персонализированное здравоохранение: Анализируя данные о пациентах, включая историю болезни, генетическую информацию и факторы образа жизни, AlphaEvolve может помочь выявить людей, которые подвержены риску развития определенных заболеваний. Это позволяет поставщикам медицинских услуг вмешиваться на ранней стадии, предоставлять персонализированные планы лечения и улучшать результаты лечения пациентов. Кроме того, AlphaEvolve также можно использовать для оптимизации дозировок лекарств, прогнозирования реакций на лечение и выявления потенциальных побочных эффектов.
Экологический мониторинг и сохранение: Усилия по экологическому мониторингу и сохранению полагаются на алгоритмы для анализа данных, собранных со спутников, датчиков и других источников. AlphaEvolve может внести свой вклад в разработку более сложных алгоритмов для мониторинга качества воздуха и воды, отслеживания вырубки лесов и прогнозирования воздействия изменения климата. Эта информация в режиме реального времени может использоваться для принятия решений, управления ресурсами и разработки более эффективной природоохранной политики.
Образование и персонализированное обучение: Сегмент образования выиграет в значительной степени от применения методов персонализации, управляемых искусственным интеллектом. AlphaEvolve можно использовать для разработки адаптивных обучающих платформ, которые соответствуют уникальным потребностям и стилям обучения отдельных учащихся.
Анализируя данные об успеваемости учащихся, выявляя пробелы в знаниях и соответствующим образом адаптируя учебный контент, AlphaEvolve может помочь создать более увлекательный и эффективный опыт обучения для всех учащихся. Кроме того, AlphaEvolve также можно использовать для автоматизации таких задач, как выставление оценок и обратная связь, освобождая учителей, чтобы они могли сосредоточиться на более индивидуальном обучении.
AlphaEvolve представляет собой новую парадигму проектирования алгоритмов, предлагая мощный инструмент для решения сложных проблем и стимулирования инноваций в широком спектре отраслей.
Расширение научных открытий
Помимо своих промышленных применений, AlphaEvolve имеет огромные перспективы для продвижения научных открытий в таких областях, как:
- Геномика: Анализируя огромные объемы геномных данных, AlphaEvolve может помочь выявить гены, связанные с определенными заболеваниями, предсказать эффекты генетических мутаций и разработать персонализированную генную терапию.
- Протеомика: Протеомика включает в себя изучение структуры и функции белков, которые являются строительными блоками клеток. AlphaEvolve можно использовать для анализа взаимодействий белков, прогнозирования моделей фолдинга белков и проектирования новых белков с желаемыми свойствами.
- Обнаружение материалов: AlphaEvolve можно использовать для разработки новых материалов с улучшенными свойствами и оптимизации экспериментальных условий для синтеза материалов.
- Моделирование климата: AlphaEvolve можно использовать для разработки более точных и эффективных климатических моделей, которые могут лучше прогнозировать последствия изменения климата.
- Исследование космоса: Алгоритмическая оптимизация может быть особенно полезна для исследования космоса. Поскольку каждый бит имеет значение в космосе, более эффективные алгоритмы сжатия, которые уменьшают объем данных, которые необходимо передать, значительно улучшат связь с зондами, путешествующими в космосе.
В заключение, AlphaEvolve имеет широкое применение в бизнесе, науке и технике.