Ketika skala daya komputasi terus berkembang, cara generasi kandidat mengalami perubahan mendasar. Dahulu, solusi kandidat sering bergantung pada enumerasi manual atau keluaran model sekali jalan; kini,Eksplorasi paralel GPU,Konstruksi terstruktur model besardanmodel turut serta dalam pengodean dan mutasibersama-sama memperluas sumber kandidat. Pertanyaan intinya bukan lagi sekadar “dapatkah menghasilkan sebuah jawaban”, melainkan “perubahan mana yang dapat dihasilkan, diamati, dipertahankan, dan diwariskan”.
Tiga sumber baru generasi kandidat
- Eksplorasi paralel GPU:Banyak kemungkinan dieksplorasi secara bersamaan, dan generasi kandidat beralih dari coba-coba secara berurutan ke pencarian ruang paralel. Misalnya, mengambil sampel ribuan titik di ruang parameter secara bersamaan dan mengevaluasinya secara paralel.
- Konstruksi terstruktur model besar:Model besar mampu memahami bahasa alami dan kode, serta mengonstruksi solusi kandidat dengan struktur kompleks, bukan hanya menghasilkan jawaban teks. Model ini dapat menghasilkan program lengkap, kasus uji, atau konfigurasi sistem.
- Model turut serta dalam pengodean dan mutasi:Cara pengodean dan mutasi manual mulai dihasilkan dengan keterlibatan model. Sumber kandidat berkembang dari aturan yang ditulis manusia menjadi aturan dan struktur yang dihasilkan model, misalnya meminta model mengusulkan operator mutasi atau strategi pengodean baru.
Definisi batas sebelum masuk ke evolusi
Sebelum kandidat masuk ke evolusi, batas-batas berikut harus didefinisikan dengan jelas:
- Objek apa yang boleh diubah:Tentukan objek yang dapat dievolusikan, apakah struktur kode, hyperparameter, atau keseluruhan arsitektur?
- Hasil apa yang dapat diamati:Definisikan metrik yang dapat diamati, seperti akurasi, latensi, konsumsi sumber daya, dan lain-lain.
- Kriteria apa yang menentukan sebuah perubahan harus dipertahankan:Tetapkan kriteria retensi, biasanya berupa fungsi evaluasi multi-tujuan atau ambang batas.
Strategi evaluasi berlapis
Evaluasi perlu dilakukan secara berlapis:evaluasi yang dapat diparalelkan dijalankan paralel sebisa mungkin;evaluasi berbiaya tinggi diturunkan dengan model proksi. Misalnya, metrik kinerja sederhana dapat dihitung secara paralel di GPU, sedangkan evaluasi mahal yang memerlukan interaksi lingkungan nyata didekati dengan model proksi, sehingga memperluas jangkauan pencarian dengan daya komputasi yang terbatas.
Identifikasi struktur yang dapat dievolusikan dan penyimpanan hasil
Perlu mengidentifikasi struktur mana dalam metode yang ada yang dapat dievolusikan lebih lanjut, bukan hanya menyesuaikan parameter numerik. Misalnya, menjadikan cara koneksi modul dalam jaringan neural atau struktur alur kendali kode sebagai objek yang dapat dimutasi. Pada saat yang sama, kode, pengujian, dan bukti verifikasi harus disimpan agar pekerjaan putaran berikutnya tidak perlu dimulai dari awal, sehingga menghindari kerja berulang.
Terhubung ke siklus EvoX
Ketika batas-batas di atas sudah jelas, tugas dapat terhubung ke siklus EvoX:Model mengusulkan kandidat,Alat mengeksekusi perubahan,Lingkungan mengembalikan umpan balik,Mekanisme evolusi menyelesaikan seleksi,Runtime mengatur komputasi,sistem persisten mewarisi hasil yang telah teruji. Dengan demikian, komponen kecerdasan yang tersebar dapat terus terakumulasi, membentuk sistem yang terus berevolusi.
Sumber Baru Generasi Kandidat dan Siklus EvoXDiagram ini menyatukan tiga jalur—eksplorasi paralel GPU, konstruksi terstruktur model besar, serta model turut serta dalam pengodean dan mutasi—ke dalam satu pintu masuk, yang menunjukkan bahwa sumber kandidat telah beralih dari coba-coba berurutan menjadi pencarian ruang paralel dan konstruksi terstruktur. Kandidat kemudian terhubung ke siklus EvoX melalui definisi batas dan evaluasi berlapis, di mana model mengusulkan kandidat, alat mengeksekusi, lingkungan memberi umpan balik, evolusi menyeleksi, dan hasil yang telah teruji disimpan.
