Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã chứng minh khả năng thích ứng đáng kể, vượt trội trong các nhiệm vụ từ tóm tắt tài liệu và tạo mã đến động não các khái niệm đổi mới. Giờ đây, những khả năng này đang được mở rộng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong toán học và điện toán hiện đại.
Giới thiệu AlphaEvolve, một tác nhân mã hóa tiến hóa được điều khiển bởi LLMs, được thiết kế cho mục đích khám phá và tối ưu hóa thuật toán. AlphaEvolve kết hợp khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo mà các mô hình Gemini của chúng tôi có thể thực hiện, với các công cụ đánh giá tự động để xác minh tính đúng đắn của các giải pháp được đề xuất. Sau đó, nó sử dụng một khuôn khổ tiến hóa để cải thiện các khía cạnh hứa hẹn nhất.
AlphaEvolve đã cải thiện các trung tâm dữ liệu, thiết kế chip và đào tạo AI của Google, bao gồm cả việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn làm nền tảng cho nó. Nó cũng đã giúp thiết kế các thuật toán nhân ma trận nhanh hơn và khám phá các giải pháp mới cho các vấn đề toán học, thể hiện tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.
Khai thác LLMs để Thiết Kế Thuật Toán Tốt Hơn
Năm 2023, nghiên cứu đã được thực hiện cho thấy LLMs có thể tạo mã máy tính sau đó có thể khám phá bằng chứng mới cho các vấn đề khoa học. AlphaEvolve mở rộng điều này và có khả năng phát triển toàn bộ cơ sở mã để phát triển các thuật toán phức tạp hơn nhiều.
AlphaEvolve sử dụng nhiều LLMs. Gemini Flash được sử dụng để tối đa hóa số lượng ý tưởng được khám phá. Gemini Pro sau đó có thể cung cấp các đề xuất sâu sắc hơn. Cùng với nhau, các mô hình này đề xuất các chương trình máy tính thực hiện các giải pháp thuật toán dưới dạng mã.
AlphaEvolve sử dụng các số liệu đánh giá tự động để xác minh, chạy và chấm điểm các chương trình được đề xuất. Các số liệu này cung cấp một đánh giá khách quan, định lượng về tính chính xác và chất lượng của mỗi giải pháp. Điều này làm cho AlphaEvolve đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực mà tiến độ có thể được đo lường rõ ràng và có hệ thống, ví dụ như trong toán học và điện toán.
Tối ưu hóa Hệ sinh thái Điện toán
Trong năm qua, các thuật toán được AlphaEvolve khám phá đã được triển khai trên nhiều hệ thống khác nhau tại Google. Tác động của mỗi hệ thống này được nhân lên trên cơ sở hạ tầng AI và điện toán để xây dựng một hệ sinh thái kỹ thuật số mạnh mẽ và bền vững hơn cho tất cả người dùng.
Cụ thể, AlphaEvolve đã được sử dụng trong:
Cải thiện Lập Lịch Trung Tâm Dữ Liệu
AlphaEvolve đã khám phá ra một kinh nghiệm để điều phối các trung tâm dữ liệu của Google hiệu quả hơn. Giải pháp này đã được triển khai trong hơn một năm và giúp phục hồi khoảng 0,7% tài nguyên điện toán trên toàn thế giới của Google. Mức tăng hiệu quả này cho phép nhiều tác vụ được hoàn thành hơn trong cùng một dấu chân điện toán. Giải pháp của AlphaEvolve dẫn đến hiệu suất tốt hơn và cung cấp các lợi thế hoạt động do tính dễ đọc của mã.
Hỗ trợ trong Thiết kế Phần cứng
AlphaEvolve đã đưa ra một bản viết lại Verilog giúp loại bỏ các bit trong một mạch số học để nhân ma trận. Đề xuất phải vượt qua các kiểm tra nâng cao để xác nhận rằng mạch đã sửa đổi duy trì tính đúng chức năng. Đề xuất này đã được tích hợp vào một Đơn vị Xử lý Tensor sắp tới, bộ tăng tốc AI tùy chỉnh của Google. Bằng cách đề xuất các sửa đổi bằng ngôn ngữ tiêu chuẩn của các nhà thiết kế chip, AlphaEvolve đảm bảo rằng các kỹ sư AI và phần cứng có thể cộng tác để tăng tốc thiết kế của các chip chuyên dụng.
Nâng cao Đào tạo và Suy luận AI
AlphaEvolve có thể cải thiện hiệu suất AI và tốc độ nghiên cứu. Nó đã tăng tốc một hạt nhân trong kiến trúc của Gemini lên 23%, dẫn đến giảm thời gian đào tạo của Gemini khoảng 1%. Ngoài ra, AlphaEvolve giảm thời gian kỹ thuật cần thiết cho việc tối ưu hóa hạt nhân, từ hàng tuần nỗ lực của chuyên gia xuống còn vài ngày thí nghiệm tự động, giúp các nhà nghiên cứu đổi mới nhanh hơn.
Hơn nữa, AlphaEvolve có thể tối ưu hóa các hướng dẫn GPU cấp thấp. AlphaEvolve đã đạt được tốc độ tăng lên đến khoảng 33% cho việc triển khai hạt nhân FlashAttention trong các mô hình AI dựa trên Transformer. Các tối ưu hóa như thế này cho phép các chuyên gia tìm thấy các nút cổ chai hiệu suất và dễ dàng kết hợp các cải tiến vào cơ sở mã hiện có.
Thúc đẩy Toán học và Khám phá Thuật toán
AlphaEvolve cũng có thể đề xuất các phương pháp mới để giải quyết các vấn đề toán học phức tạp. Với một bộ xương mã tối thiểu cho một chương trình máy tính, AlphaEvolve đã thiết kế các thành phần của một quy trình tối ưu hóa dựa trên độ dốc để khám phá các thuật toán nhân ma trận.
Quy trình của AlphaEvolve đã dẫn đến việc tìm ra một thuật toán để nhân các ma trận có giá trị phức 4x4 bằng 48 phép nhân vô hướng, cải thiện thuật toán năm 1969 của Strassen.
Để điều tra phạm vi của AlphaEvolve, hệ thống đã được áp dụng cho hơn 50 vấn đề mở trong phân tích toán học, hình học, tổ hợp và lý thuyết số. Trong khoảng 75% trường hợp, nó đã khám phá lại các giải pháp hiện đại.
Trong 20% trường hợp, AlphaEvolve đã cải thiện các giải pháp được biết đến trước đây và nâng cao bài toán số hôn. Thử thách hình học này liên quan đến số lượng tối đa các hình cầu không chồng chéo chạm vào một hình cầu đơn vị chung. AlphaEvolve đã khám phá ra một cấu hình gồm 593 hình cầu bên ngoài và thiết lập một giới hạn dưới mới trong 11 chiều.
Một Kỷ nguyên Mới của Thiết Kế Thuật Toán với AlphaEvolve
Sự phát triển của AlphaEvolve đánh dấu một bước tiến quan trọng trong thiết kế thuật toán tự động, thể hiện sự tiến bộ từ việc khám phá các thuật toán chuyên dụng cho các lĩnh vực cụ thể đến giải quyết các thách thức phức tạp trong thế giới thực. Bằng cách tận dụng các khả năng của LLMs và kết hợp chúng với đánh giá tự động và các kỹ thuật tối ưu hóa tiến hóa, AlphaEvolve mở ra các cơ hội đổi mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
Các ứng dụng tiềm năng của AlphaEvolve vượt xa các trường hợp sử dụng hiện tại của nó, hứa hẹn sẽ tác động đến một loạt các ngành, bao gồm:
- Khoa học Vật liệu: AlphaEvolve có thể được sử dụng để thiết kế các vật liệu mới với các đặc tính nâng cao, chẳng hạn như độ bền, độ dẫn điện và độ bền được cải thiện.
- Khám phá Thuốc: Các ứng cử viên thuốc được tối ưu hóa theo thuật toán có thể tăng tốc quá trình khám phá và dẫn đến các phương pháp điều trị mới cho một loạt các bệnh.
- Tính Bền vững: AlphaEvolve có thể được áp dụng để thiết kế các quy trình và công nghệ bền vững hơn, chẳng hạn như tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng và giảm chất thải.
- Các Ứng dụng Công nghệ và Kinh doanh Rộng hơn: Từ tối ưu hóa chuỗi cung ứng đến cải thiện các mô hình tài chính, các ứng dụng tiềm năng của AlphaEvolve rất lớn và đa dạng.
Sự phát triển của AlphaEvolve đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách thiết kế các thuật toán, cung cấp một công cụ mới mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự đổi mới trên một loạt các ngành công nghiệp. Khi LLMs tiếp tục phát triển và cải thiện, các khả năng của AlphaEvolve dự kiến sẽ mở rộng hơn nữa, mở đường cho những tiến bộ lớn hơn nữa trong những năm tới.
- Phân tích và Diễn giải Dữ liệu: Trong lĩnh vực kinh doanh, AlphaEvolve có thể được khai thác để phân tích các tập dữ liệu lớn, khám phá các mẫu ẩn và tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Bằng cách tự động hóa quá trình khám phá và diễn giải dữ liệu, các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, cải thiện hiệu quả hoạt động và đạt được lợi thế cạnh tranh trong một thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu.
- Mô hình Tài chính và Quản lý Rủi ro: Ngành tài chính phụ thuộc rất nhiều vào các thuật toán phức tạp cho các nhiệm vụ như tối ưu hóa danh mục đầu tư, đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận. AlphaEvolve có thể hỗ trợ phát triển các mô hình tài chính chính xác và mạnh mẽ hơn, cho phép các tổ chức tài chính quản lý rủi ro tốt hơn, cải thiện chiến lược đầu tư và nâng cao hiệu suất tổng thể.
- Hậu cần và Tối ưu hóa Chuỗi Cung ứng: Trong nền kinh tế toàn cầu hóa ngày nay, các doanh nghiệp phải đối mặt với thách thức quản lý các chuỗi cung ứng phức tạp trải dài trên nhiều quốc gia và liên quan đến nhiều bên liên quan. AlphaEvolve có thể được sử dụng để tối ưu hóa các hoạt động hậu cần, hợp lý hóa quy trình chuỗi cung ứng và giảm chi phí tổng thể. Bằng cách xác định các nút thắt cổ chai, giảm thiểu sự chậm trễ vận chuyển và cải thiện quản lý hàng tồn kho, các doanh nghiệp có thể tạo ra các chuỗi cung ứng hiệu quả và đáp ứng hơn, có khả năng đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.
- Chăm sóc Sức khỏe Cá nhân hóa: Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân, bao gồm tiền sử bệnh, thông tin di truyền và các yếu tố lối sống, AlphaEvolve có thể giúp xác định những người có nguy cơ mắc một số bệnh nhất định. Điều này cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe can thiệp sớm, cung cấp các kế hoạch điều trị cá nhân hóa và cải thiện kết quả bệnh nhân. Ngoài ra, AlphaEvolve cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa liều lượng thuốc, dự đoán phản ứng điều trị và xác định các tác dụng phụ tiềm ẩn.
- Giám sát và Bảo tồn Môi trường: Các nỗ lực giám sát và bảo tồn môi trường dựa vào các thuật toán để phân tích dữ liệu thu thập từ vệ tinh, cảm biến và các nguồn khác. AlphaEvolve có thể đóng góp vào việc phát triển các thuật toán phức tạp hơn để theo dõi chất lượng không khí và nước, theo dõi nạn phá rừng và dự đoán tác động của biến đổi khí hậu. Thông tin thời gian thực này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định, quản lý tài nguyên và phát triển các chính sách bảo tồn hiệu quả hơn.
- Giáo dục và Học tập Cá nhân hóa: Khu vực giáo dục có thể hưởng lợi rất nhiều từ việc áp dụng các kỹ thuật cá nhân hóa do AI điều khiển. AlphaEvolve có thể được tận dụng để phát triển các nền tảng học tập thích ứng phục vụ cho các nhu cầu và phong cách học tập riêng của từng học sinh.
Bằng cách phân tích dữ liệu hiệu suất của học sinh, xác định những thiếu hụt kiến thức và điều chỉnh nội dung học tập cho phù hợp, AlphaEvolve có thể giúp tạo ra trải nghiệm học tập hấp dẫn và hiệu quả hơn cho tất cả học sinh. Hơn nữa, AlphaEvolve cũng có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ như chấm điểm và phản hồi, giải phóng giáo viên để tập trung vào việc giảng dạy cá nhân hóa hơn.
AlphaEvolve đại diện cho một mô hình mới trong thiết kế thuật toán, cung cấp một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự đổi mới trên một loạt các ngành công nghiệp.
Nâng cao Khám phá Khoa học
Ngoài các ứng dụng công nghiệp của nó, AlphaEvolve còn hứa hẹn rất lớn cho việc thúc đẩy khám phá khoa học trong các lĩnh vực như:
- Genomics: Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu bộ gen, AlphaEvolve có thể giúp xác định các gen có liên quan đến một số bệnh nhất định, dự đoán tác động của các đột biến di truyền và phát triển các liệu pháp gen cá nhân hóa.
- Proteomics: Proteomics liên quan đến việc nghiên cứu cấu trúc và chức năng của protein, là các khối xây dựng của tế bào. AlphaEvolve có thể được sử dụng để phân tích các tương tác protein, dự đoán các mẫu gấp protein và thiết kế các protein mới với các đặc tính mong muốn.
- Khám phá Vật liệu: AlphaEvolve có thể được sử dụng để thiết kế các vật liệu mới với các đặc tính nâng cao và tối ưu hóa các điều kiện thử nghiệm cho quá trình tổng hợp vật liệu.
- Mô hình hóa Khí hậu: AlphaEvolve có thể được sử dụng để phát triển các mô hình khí hậu chính xác và hiệu quả hơn, có thể dự đoán tốt hơn tác động của biến đổi khí hậu.
- Thám hiểm Không gian: Các tối ưu hóa thuật toán có thể đặc biệt hữu ích cho việc thám hiểm không gian. Vì mọi bit đều có giá trị trong không gian, các thuật toán nén hiệu quả hơn giúp giảm lượng dữ liệu cần truyền sẽ cải thiện đáng kể khả năng giao tiếp với các tàu thăm dò du hành qua không gian.
Nói tóm lại, AlphaEvolve có ứng dụng rộng rãi trong kinh doanh, khoa học và kỹ thuật.