Новые источники генерации кандидатов при масштабировании вычислений

По мере непрерывного роста вычислительных мощностей способы генерации кандидатов претерпели коренные изменения. Раньше варианты-кандидаты обычно получали путём ручного перебора или однократного вывода модели; сегодняпараллельный поиск на GPU,структурированное конструирование большими моделямииучастие модели в кодировании и мутациисовместно расширяют источники кандидатов. Ключевой вопрос теперь не просто «можно ли сгенерировать ответ», а «какие изменения можно сгенерировать, наблюдать, сохранить и унаследовать».

Три новых источника генерации кандидатов

• Параллельный поиск на GPU:Множество возможностей исследуется одновременно, а генерация кандидатов переходит от последовательного перебора методом проб и ошибок к параллельному поиску по пространству. Например, в пространстве параметров одновременно сэмплируются тысячи точек и параллельно оцениваются.
• Структурированное конструирование большими моделями:Большие модели способны понимать естественный язык и код, конструируя структурно сложные варианты-кандидаты, а не просто порождая текстовые ответы. Они могут создавать полноценные программы, тестовые примеры или конфигурации систем.
• Участие модели в кодировании и мутации:Ручное кодирование и способы мутации начинают генерироваться с участием модели. Источники кандидатов расширяются от написанных человеком правил до правил и структур, порождаемых моделью, например, когда модель предлагает новые операторы мутации или стратегии кодирования.

Определение границ перед началом эволюции

Прежде чем кандидаты вступят в эволюцию, необходимо чётко определить следующие границы:

• Какие объекты допускается изменять:Определите, что подлежит эволюции: структура кода, гиперпараметры или вся архитектура?
• Какие результаты можно наблюдать:Определите наблюдаемые метрики, например точность, задержку, потребление ресурсов и т. д.
• Какой критерий определяет, что изменение следует сохранить:Установите критерий сохранения — обычно это многокритериальная функция оценки или пороговое значение.

Стратегия многоуровневой оценки

Оценка должна быть многоуровневой:параллелизуемые оценки выполняются по возможности параллельно;дорогостоящие оценки снижаются с помощью суррогатных моделей. Например, простые показатели производительности можно вычислять параллельно на GPU, а дорогостоящие оценки, требующие взаимодействия с реальной средой, аппроксимируются суррогатными моделями — так при ограниченных вычислениях расширяется область поиска.

Выявление эволюционируемых структур и сохранение результатов

Необходимо выявить, какие структуры в существующих методах могут быть в дальнейшем эволюционированы, а не только числовые параметры. Например, в качестве объектов мутации можно рассматривать способы соединения модулей в нейронной сети или структуры потока управления в коде. При этом необходимо сохранять код, тесты и доказательства проверки, чтобы следующий раунд работы не начинался с нуля и не допускал дублирования усилий.

Подключение к циклу EvoX

Когда указанные границы определены, задача может быть подключена к циклу EvoX:Модель предлагает кандидатов,Инструменты выполняют изменения,Среда возвращает обратную связь,Эволюционный механизм завершает отбор,Runtime организует вычисления,персистентная система наследует проверенные результаты. Так разрозненные интеллектуальные компоненты непрерывно накапливаются, образуя постоянно эволюционирующую систему.