연산 능력이 지속적으로 확장되면서 후보 생성 방식에도 근본적인 변화가 일어났습니다. 과거에는 후보안을 주로 수작업 열거나 단일 모델 출력에 의존했지만, 이제는GPU 병렬 탐색,대규모 모델의 구조적 구성과모델이 참여하는 인코딩과 변이가 함께 후보 원천을 확장합니다. 핵심 문제는 더 이상 "하나의 답을 생성할 수 있는가"가 아니라 "어떤 변화를 생성할 수 있고, 관측할 수 있으며, 보존할 수 있고, 계승할 수 있는가"입니다.
후보 생성의 세 가지 새로운 원천
- GPU 병렬 탐색:수많은 가능성이 동시에 탐색되며, 후보 생성이 순차적 시행착오에서 병렬 공간 탐색으로 전환됩니다. 예를 들어, 매개변수 공간에서 수천에서 수만 개의 점을 동시에 샘플링하고 병렬로 평가합니다.
- 대규모 모델의 구조적 구성:대규모 모델은 자연어와 코드를 이해하고, 단순히 텍스트 답변을 생성하는 것을 넘어 구조가 복잡한 후보안을 구성할 수 있습니다. 완전한 프로그램, 테스트 케이스 또는 시스템 구성을 생성할 수 있습니다.
- 모델이 참여하는 인코딩과 변이:수동 인코딩과 변이 방식도 모델이 참여해 생성하기 시작합니다. 후보 원천이 사람이 작성한 규칙에서 모델이 생성한 규칙과 구조로 확장됩니다. 예를 들어, 모델이 새로운 변이 연산자나 인코딩 전략을 제안하도록 합니다.
진화 진입 전 경계 정의
후보가 진화에 들어가기 전에 다음 경계를 명확히 해야 합니다:
- 어떤 대상이 변경될 수 있는가:진화 가능한 대상을 확정합니다. 코드 구조인가, 하이퍼파라미터인가, 아니면 전체 아키텍처인가?
- 어떤 결과가 관측될 수 있는가:정확도, 지연 시간, 자원 소모 등 관측 가능한 지표를 정의합니다.
- 어떤 기준이 변화의 보존을 결정하는가:보존 기준을 수립하며, 일반적으로 다목적 평가 함수나 임계값입니다.
계층적 평가 전략
평가는 계층적으로 이루어져야 합니다:병렬 평가가 가능한 것은 최대한 병렬로;비용이 높은 평가는 대리 모델로 경감. 예를 들어, 단순한 성능 지표는 GPU에서 병렬로 계산할 수 있고, 실제 환경 상호작용이 필요한 고비용 평가는 대리 모델로 근사하여 제한된 연산 능력에서도 탐색 범위를 넓힐 수 있습니다.
진화 가능한 구조의 식별과 성과 저장
기존 방법에서 수치 매개변수만 조정하는 것이 아니라 추가로 진화시킬 수 있는 구조를 식별해야 합니다. 예를 들어, 신경망의 모듈 연결 방식이나 코드의 제어 흐름 구조를 변이 대상으로 삼을 수 있습니다. 동시에 코드, 테스트, 검증 증거를 반드시 저장하여 다음 라운드 작업이 처음부터 시작할 필요가 없도록 하고 중복 작업을 피해야 합니다.
EvoX 폐루프에 연결
위 경계가 명확해지면 작업을 EvoX 폐루프에 연결할 수 있습니다:모델이 후보 제시,도구가 변화 실행,환경이 피드백 반환,진화 메커니즘이 선택 완료,Runtime이 연산 조직,영속 시스템이 검증된 성과를 계승. 이렇게 분산된 지능형 구성 요소가 지속적으로 축적되어 끊임없이 진화하는 시스템을 형성합니다.
후보 생성의 새로운 원천과 EvoX 폐루프이 그림은 GPU 병렬 탐색, 대규모 모델의 구조적 구성, 모델이 참여하는 인코딩과 변이라는 세 가지 경로를 하나의 입구로 모아, 후보 원천이 순차적 시행착오에서 병렬 공간 탐색과 구조적 구성으로 전환되었음을 보여줍니다. 후보는 다시 경계 정의와 계층적 평가를 거쳐 EvoX 폐루프에 연결되며, 모델이 후보를 제시하고 도구가 실행하며 환경이 피드백을 반환하고 진화가 선택하여 검증된 성과를 저장합니다.
