Google AlphaEvolve: Gemini Destekli Matematik Yapay Zeka Aracına Derinlemesine Bakış

Google DeepMind'in AlphaEvolve'u, Gemini büyük dil modeli (LLM) ailesinin etkileyici yeteneklerinden yararlanan, sofistike bir evrimsel çerçeve içinde algoritmaların otomatik keşfi ve optimizasyonunda önemli bir ilerleme olarak ortaya çıktı. Bu sistem, matematik, bilgisayar bilimi ve mühendislik alanlarında karmaşık problemlere algoritmik çözümler üreterek, değerlendirerek ve yinelemeli olarak iyileştirerek, geleneksel yapay zeka destekli kodlamayı aşmaktadır. Bu makale, AlphaEvolve'un mimarisini, temel bileşenlerinin etkileşimini, teknik açıdan çığır açan başarılarını ve otomatik algoritma tasarımının daha geniş manzarasındaki konumunu inceleyerek, teknik inceliklerine inmektedir.

AlphaEvolve'un temel önermesi, genellikle zahmetli ve sezgiye dayalı olan algoritma geliştirme sürecini otomatikleştirmek ve ölçeklendirmektir. Bunu, algoritmik fikirlerin kod olarak ifade edildiği, sürekli olarak mutasyona uğradığı, tanımlanmış hedeflere karşı test edildiği ve performansa göre seçildiği, kod için dijital bir "en uygunun hayatta kalması" sağlayan kapalı döngü bir sistem oluşturarak başarır.

Temel Mimari ve İşletim Döngüsü

AlphaEvolve, LLM destekli kod oluşturmayı, titiz, otomatik değerlendirme ve evrimsel bir arama stratejisi ile entegre eden, titizlikle tasarlanmış bir boru hattı aracılığıyla çalışır. Tipik bir işletim döngüsü aşağıdaki gibi parçalara ayrılabilir:

Problem Tanımı ve Başlatma: Süreç, bir insan uzmanının problemi tanımlamasıyla başlar. Bu, aşağıdakilerin sağlanmasını içerir:

• Bir Temel Program: Desteklenen bir programlama dilinde (örneğin, Python, C++, Verilog, JAX) algoritmanın başlangıçta, genellikle yetersiz, bir versiyonu. Bu, evrimsel süreç için başlangıç tohumu olarak hizmet eder.
• Bir Değerlendirme Fonksiyonu (veya Değerlendirici Havuzu): Bu kritik bir bileşendir. Belirli bir algoritmanın performansını bir veya daha fazla önceden tanımlanmış metrik temelinde nicel olarak puanlayan, makine tarafından test edilebilir bir fonksiyon veya bir dizi fonksiyondur. Bu metrikler, doğruluk, yürütme hızı, kaynak tüketimi (bellek, enerji), çıktı kalitesi veya belirli matematiksel özelliklere uyum sağlayabilir. Sağlam, otomatikleştirilebilir bir değerlendirici tanımlama yeteneği, AlphaEvolve'un belirli bir problemdeki başarısı için çok önemlidir.
• Hedef Kod Bölgeleri: Kullanıcı, AlphaEvolve'un evrimleştirmeye odaklanması gereken temel kodun belirli bölümlerini belirtir.

Program Veritabanı ve İstek Örneklemesi: AlphaEvolve, daha önce oluşturulmuş ve değerlendirilmiş tüm program varyantlarını, performans puanları ve diğer meta verilerle birlikte saklayan bir program veritabanı tutar. Bir İstek Örnekleyici modülü, bu veritabanını akıllıca sorgulayarak "ebeveyn" programları seçer. Bu ebeveynler, yüksek performans (sömürme) veya çeşitlilik (keşif, muhtemelen çözüm uzayının farklı bölgelerini kapsamak için MAP-Elites gibi tekniklerle yönlendirilir) dahil olmak üzere çeşitli stratejilere göre seçilir. Örnekleyici daha sonra LLM'ler için zengin bir istek oluşturur. Bu istek tipik olarak şunları içerir:

• Ebeveyn program(lar)ın kodu.
• Problem alanı hakkında bağlam (örneğin, matematiksel tanımlar, kısıtlamalar).
• Önceki değerlendirmelerden geri bildirim (örneğin, hata mesajları, performans darboğazları).
• LLM'nin değişiklik stratejisine rehberlik etmek için belirli talimatlar veya ipuçları.

LLM Destekli Kod Oluşturma ve Mutasyon: Oluşturulan istek, bir dizi Google'ın Gemini modeline beslenir. AlphaEvolve stratejik olarak şunları kullanır:

• Gemini Flash: Çeşitli algoritmik fikirler ve kod değişikliklerini hızlı bir şekilde oluşturmak için ideal olan, daha hızlı, daha çevik bir model. Arama uzayının daha geniş bir şekilde keşfedilmesini kolaylaştırır.
• Gemini Pro: Daha derin muhakeme yeteneklerine sahip, daha güçlü bir model, Gemini Flash veya önceki yinelemeler tarafından tanımlanan umut vaat eden adayların daha anlayışlı önerileri, karmaşık kod dönüşümleri ve iyileştirilmesi için kullanılır. LLM'ler, ebeveyn programlara "mutasyonlar" oluşturmakla görevlendirilir. Bu mutasyonlar genellikle kod "farkları" olarak ifade edilir - her durumda sıfırdan tamamen yeni programlar oluşturmak yerine, mevcut kod tabanına yapılan kesin değişiklikler (eklemeler, silmeler, değişiklikler). Bu yaklaşım, daha kontrollü ve artımlı bir evrime izin verir. Mutasyonlar, tek satırlık ayarlamalardan ve parametre ayarlamalarından, önemli algoritmik yeniden yapılandırmalara kadar değişebilir.

Otomatik Değerlendirme: Yeni oluşturulan "çocuk" programlar (LLM tarafından oluşturulan farkların ebeveyn programlara uygulanmasıyla sonuçlanan) daha sonra derlenir (gerekirse) ve Değerlendirici Havuzu tarafından titiz testlere tabi tutulur. Bu, kritik, önemsiz olmayan bir bileşendir.

• Doğruluk Doğrulaması: Değerlendiriciler önce oluşturulan algoritmanın işlevsel olarak doğru olduğundan emin olurlar (örneğin, bir sıralama algoritması gerçekten sıralar, bir matematiksel fonksiyon geçerli çıktılar üretir). Bu, test takımlarına, resmi doğrulama parçacıklarına veya özellik tabanlı testlere karşı çalıştırmayı içerebilir.
• Performans Profili Çıkarma: Doğru programlar için, tanımlanan metrikler (hız, kaynak kullanımı, vb.) karşısındaki performansları ölçülür. Bu genellikle kodu temsili girdiler ve donanım üzerinde yürütmeyi içerir.
• Çok Amaçlı Puanlama: AlphaEvolve, algoritmaların birkaç, potansiyel olarak rekabet eden, kritere göre değerlendirildiği çok amaçlı optimizasyonu işleyebilir. Değerlendiriciler her bir amaç için puanlar sağlar.

Seçim ve Nüfus Güncellemesi: Çocuk programların performans puanları program veritabanına geri beslenir. Bir evrimsel denetleyici daha sonra hangi programların korunacağına ve yayılacağına karar verir. Bu seçim süreci, evrimsel hesaplamanın ilkelerinden ilham almaktadır:

• Yüksek performanslı programlar tipik olarak tercih edilir.
• Öncesinde yetersiz çözümlere erken yakınsamayı önlemek için nüfus çeşitliliğini korumak için stratejiler uygulanır. MAP-Elites (Fenotipik Elitlerin Çok Boyutlu Arşivi) gibi teknikler, bunun için çok uygundur, çünkü her "fenotipik" bölge (örneğin, hız ve doğruluk arasında belirli bir ödünleşme) için mümkün olan en iyi çözümü bulmayı amaçlarlar.
• Program veritabanı, yeni, değerlendirilmiş adaylarla güncellenir ve algoritmik evrimin bir sonraki nesli için temel oluşturur.

Yineleme ve Yakınsama: Örnekleme, mutasyon, değerlendirme ve seçim döngüsü, dağıtılmış hesaplama altyapısı genelinde eşzamansız olarak çalışan, potansiyel olarak binlerce hatta milyonlarca yineleme için tekrarlanır. Zamanla, algoritmalar popülasyonunun, tanımlanan hedeflere göre giderek daha optimal çözümlere doğru evrilmesi beklenir. Süreç, bir performans hedefine ulaşmak, bir hesaplama bütçesini tüketmek veya iyileşmede bir plato gözlemlemek gibi çeşitli kriterlere göre sonlandırılabilir.

Gemini LLM'lerin Kritik Rolü

Gemini modellerinin sofistikeliği, AlphaEvolve'un yeteneklerinin merkezindedir. Genellikle daha rastgele veya dar tanımlı mutasyon operatörlerine dayanan önceki genetik programlama sistemlerinden farklı olarak, AlphaEvolve, LLM'lerin kod sözdizimi, semantiği ve yaygın programlama kalıpları anlayışından yararlanır.

• Bağlamsal Anlama: Gemini modelleri, daha akıllı ve hedeflenmiş değişiklikler yapmak için istemlerde (mevcut kod, problem açıklamaları, geçmiş geri bildirim) sağlanan zengin bağlamsal bilgileri işleyebilir.
• Yaratıcı Problem Çözme: LLM'ler, mevcut çözümlerin doğrudan uzantıları olmayabilecek, arama uzayında daha önemli sıçramalar sağlayan yeni kod yapıları ve algoritmik fikirler üretebilir.
• Çeşitli Çözümler Oluşturma: LLM oluşturmanın doğasında bulunan stokastiklik, istem stratejileriyle birleştiğinde, evrimsel aramayı besleyen çeşitli önerilen mutasyonlara yol açabilir.
• Kod İyileştirme: Özellikle Gemini Pro, sadece işlevsel doğruluğun ötesine geçerek, umut vaat eden adayların kod kalitesini, okunabilirliğini ve verimliliğini iyileştirmek için kullanılabilir.

"Fark tabanlı" mutasyon stratejisi özellikle dikkate değerdir. LLM'lerin mevcut, çalışan (veya çalışmaya yakın) koda göre değişiklikler önermesiyle, AlphaEvolve, iyi çözümlerin yerel mahallesini daha etkili bir şekilde keşfedebilirken, aynı zamanda daha büyük, daha dönüştürücü değişiklikler yapma kapasitesine de sahiptir. Bu, tüm karmaşık algoritmaları sıfırdan tekrar tekrar oluşturmaya çalışmaktan daha verimli olduğu söylenebilir.

Temel Başarıların Teknik Dökümü

AlphaEvolve'un bildirilen başarıları sadece artan iyileştirmeler değil, aynı zamanda genellikle önemli atılımları temsil etmektedir:

Matris Çarpımı (4x4 Karmaşık Matrisler):

• Problem: Strassen'in (1969) gibi matris çarpımı için standart algoritmalar, naif yönteme kıyasla gerekli skaler çarpımların sayısını azaltır. N×N matrisleri için, Strassen algoritması karmaşıklığı O(N3)'ten O(Nlog2​7)≈O(N2.807)'ye düşürür. AlphaEvolve, 4×4 karmaşık değerli matrislerin özel, zorlu vakasını ele aldı.
• AlphaEvolve'un Katkısı: Sadece 48 skaler çarpım gerektiren bir şema keşfetti. Strassen'in yöntemi, bu özel karmaşık duruma uygulandığında, 49 çarpım gerektirdiği anlaşılmıştır. 56 yıllık bir ölçütü iyileştiren bu keşif, AlphaEvolve'un karmaşık kombinasyonel arama uzaylarında gezinme ve bariz olmayan algoritmik yapıları ortaya çıkarma yeteneğini vurgulamaktadır. Teknik detaylar, muhtemelen matris çarpımının alt problemlerini ayrıştırmanın ve birleştirmenin yeni bir yolunu bulmayı içerir.
• Önemi: Verimli matris çarpımı, derin öğrenmede (örneğin, aktivasyonları dönüştürme, ağırlıkları güncelleme), bilimsel hesaplamada (simülasyonlar, doğrusal sistemleri çözme) ve sinyal işlemede çok önemlidir. Sabit boyutlu çekirdekler için küçük sabit faktör iyileştirmeler bile, bu çekirdekler milyarlarca veya trilyonlarca kez yürütüldüğünde önemli toplu performans kazançlarına yol açabilir.

Veri Merkezi İş Zamanlaması (Google'ın Borg'u):

• Problem: Veri merkezinde çok sayıda çeşitli hesaplama işini, çok sayıda sunucu genelinde verimli bir şekilde zamanlamak, bir NP-zor problemdir. İyi, ancak mutlaka optimal olmayan programları hızlı bir şekilde bulmak için sezgisel yöntemler kullanılır. Amaç, kaynak kullanımını en üst düzeye çıkarmak, iş tamamlama sürelerini en aza indirmek ve adaleti sağlamaktır.
• AlphaEvolve'un Katkısı: AlphaEvolve, çevrimiçi hesaplama işi zamanlaması için yeni bir sezgisel fonksiyon geliştirdi. Bu fonksiyon, çeşitli iş ve makine parametrelerini girdi olarak alır ve bir öncelik puanı veya yerleştirme kararı verir. Önemli olan, bu yapay zeka tarafından oluşturulan sezgisel yöntemin, üretimde mevcut, insan tarafından tasarlanan sezgisel yöntemden daha iyi performans göstermesidir.
• Etkisi: Bildirilen dünya çapında hesaplama kaynaklarının ortalama %0,7'lik geri kazanımı, Google ölçeğinde önemli bir rakamdır. Bu, yeni donanım olmadan binlerce sunucu değerinde kapasite eklemek anlamına gelir ve önemli maliyet ve enerji tasarrufu sağlar. Yeni sezgisel yöntem, bir yıldan fazla bir süredir üretim dağıtımı için yeterince sağlam olmuştur.

Yapay Zeka Modeli Eğitim Hızlandırması (Gemini Çekirdekleri):

• Problem: Büyük dil modellerini eğitmek, çok sayıda matris çarpımı ve diğer tensör işlemleri içerir. Bu işlemleri gerçekleştiren düşük seviyeli çekirdeklerin verimliliği, eğitim süresini ve maliyetini doğrudan etkiler. Bu çekirdekleri optimize etmek (örneğin, matris işlemlerinin TPUs gibi belirli donanımlar için nasıl döşendiği ve paralelleştirildiği) son derece uzmanlaşmış bir görevdir.
• AlphaEvolve'un Katkısı: Gemini eğitiminde matris çarpımı için kullanılan Pallas çekirdeğini optimize etti ve bu özel çekirdek için %23 hızlanma elde etti. Bu, işlemleri alt problemlere ayırmanın daha verimli yollarını bularak, muhtemelen daha iyi döşeme stratejileri veya talimat zamanlaması içermesiyle elde edildi.
• Etkisi: Bu çekirdek optimizasyonu, Gemini modeli eğitim süresinde genel olarak %1'lik bir azalmaya dönüştü. %1 küçük görünse de, eğitilmesi haftalarca veya aylarca ve milyonlarca dolar sürebilen modeller için bu, önemli bir tasarruf ve araştırma ve geliştirme döngüsünü hızlandırır.

Donanım Tasarımı (TPU Verilog Optimizasyonu):

• Problem: Verilog gibi dillerde açıklanan verimli donanım devreleri tasarlamak, alan, hız ve güç arasında karmaşık ödünleşimler yapmayı içerir. Fazlalıkları ortadan kaldırmak veya daha verimli mantık uygulamaları bulmak çok önemlidir.
• AlphaEvolve'un Katkısı: Gelecekteki bir Tensor İşleme Birimi (TPU) üzerinde matris çarpımında kullanılan kritik bir aritmetik devre için Verilog kodunda değişiklikler önerdi. Bu değişiklikler, devre tasarımının işlevsel olarak eşdeğer bir basitleştirmesine yol açtı.
• Önemi: Bu, AlphaEvolve'un, geleneksel olarak son derece uzmanlaşmış insan mühendislerine dayanan bir alan olan donanım tasarım sürecine katkıda bulunma potansiyelini göstermektedir. Donanımı tasarım aşamasında optimize etmek, çipler üretildikten sonra yaygın verimlilik kazançlarına yol açabilir.

Matematiksel Keşif (Öpüşme Sayısı, vb.):

• Problem: Matematiğin birçok açık problemi, optimal yapılar veya sınırların bulunmasını içerir. Örneğin, D boyutlarındaki öpüşme sayısı problemi, bir merkezi birim küreye dokunabilen maksimum sayıda örtüşmeyen birim küre sayısını sorar.
• AlphaEvolve'un Katkısı: Test edilen 50'den fazla açık matematiksel problemin %75'inde, en son çözümleri yeniden keşfetti. Durumların %20'sinde, daha önce bilinen en iyi çözümleri iyileştirdi. 11 boyuttaki öpüşme sayısı için, 593 küre konfigürasyonu ile yeni bir alt sınır buldu. Bu keşifler genellikle karmaşık kombinasyonel aramayı içerir.
• Önemi: Bu, AlphaEvolve'un, uygulanan optimizasyon görevlerinin ötesine geçen, saf matematikte gerçek bilimsel keşif yeteneğini sergilemektedir.

Nörosembolik Yönler ve Önceki Sanatla Karşılaştırma

AlphaEvolve, nörosembolik ilkeleri somutlaştıran bir şey olarak görülebilir. Sinir ağlarının (Gemini LLM'ler) desen tanıma ve üretken gücünü, kodun ve mantıksal yapıların (algoritmaların kendileri ve değerlendirme çerçevesi) sembolik temsili ve manipülasyonu ile birleştirir. LLM'ler, değişiklikler önermek için "sinirsel" sezgiyi sağlarken, değerlendiriciler ve evrimsel çerçeve, aramayı test etmek ve yönlendirmek için "sembolik" titizliği sağlar.

Önceki Google DeepMind sistemleriyle karşılaştırıldığında:

• AlphaTensor: Özellikle, problemi bir tensör temsili üzerinde tek oyunculu bir oyuna dönüştürerek, öncelikle matris çarpımı için algoritmalar keşfetmeye odaklandı. AlphaEvolve daha genel amaçlıdır, keyfi kod tabanları ve matris cebirinin ötesindeki çeşitli problem alanları ile çalışabilir. Mutasyon için LLM'leri kullanarak doğrudan kaynak kodu üzerinde çalışır.
• FunSearch: Genellikle, LLM'nin umut vaat etmeyen yollardan uzaklaşmaya yardımcı olduğu, kısıtlı bir alana özgü dilde, programları evrimleştirerek yeni matematiksel fonksiyonlar keşfetmeyi amaçladı. AlphaEvolve, daha genel programlama dillerini işleyerek, tüm kod tabanlarını evrimleştirerek ve daha açık bir LLM destekli mutasyon süreci ("farklar") sağlayarak bunu genişletir. Altyapı optimizasyonuna (veri merkezleri, donanım) uygulanması da daha geniş bir kapsamı ifade eder.

AlphaEvolve'un temel farklılaştırıcıları, genelliği, nüanslı kod manipülasyonu için Gemini gibi sofistike LLM'leri kullanması ve ampirik değerlendirmeye dayalı olarak çözümleri yinelemeli olarak iyileştirmek için doğrudan kaynak kodu üzerinde çalışan evrimsel çerçevesidir.

Teknik Sınırlamalar ve Gelecek Yönler

Gücüne rağmen, AlphaEvolve teknik zorluklar ve gelecekteki araştırmalar için alanlar olmadan değildir:

1. Evrimsel Aramanın Örnek Verimliliği: Evrimsel algoritmalar, optimal çözümleri bulmak için birçok değerlendirme gerektiren, örnek açısından verimsiz olabilir. AlphaEvolve, daha akıllı mutasyonlar yapmak için LLM'lerden yararlanırken, binlerce veya milyonlarca varyantı test etmenin salt ölçeği hesaplama açısından pahalı olabilir. Arama verimliliğini artırmak devam eden bir hedeftir.
2. Değerlendirici Tasarımının Karmaşıklığı: Bu tür sistemlerin "Aşil tendonu" genellikle iyi tanımlanmış, otomatikleştirilebilir ve verimli bir değerlendirme fonksiyonuna duyulan ihtiyaçtır. Bazı karmaşık problemler için, özellikle seyrek ödüllere veya ölçülmesi zor hedeflere sahip olanlar için, böyle bir değerlendirici tasarlamak, problemin kendisini çözmek kadar zor olabilir.
3. Son Derece Büyük Kod Tabanlarına Ölçeklenebilirlik: AlphaEvolve tüm programları evrimleştirebilse de, gerçekten büyük, monolitik kod tabanlarına (örneğin, tüm bir işletim sistemi çekirdeği) ve derinlemesine iç içe geçmiş evrimleşen bileşenler arasındaki etkileşimlere ölçeklenebilirliği önemli engeller sunmaktadır.
4. Damıtma ve Genelleme: Önemli bir araştırma sorusu, AlphaEvolve'un kapsamlı aramasıyla elde ettiği "bilginin", her yeni problem için tam evrimsel döngüye ihtiyaç duymadan, doğal, sıfır atış veya birkaç atış algoritmik muhakeme yeteneklerini geliştirmek için temel LLM modellerine nasıl geri damıtılabileceğidir. Mevcut çalışmalar bunun umut verici ancak henüz tam olarak gerçekleşmemiş bir yön olduğunu göstermektedir.
5. Gerçek Özyinelemeli Kendini Geliştirme: AlphaEvolve, onu güçlendiren modellerin eğitimini optimize ederken, insan müdahalesi olmadan tüm kendi temel algoritmalarını geliştirebilen, gerçekten özerk, sürekli kendini geliştiren bir yapay zeka elde etmek, çok daha karmaşık, uzun vadeli bir vizyondur. Mevcut sistem, yeni problemler için hala önemli insan kurulumu ve denetimi gerektirir.
6. Belirsizliği ve Yetersiz Tanımlanmış Problemleri Ele Alma: AlphaEvolve, hedefler açıkça "makine tarafından derecelendirilebilir" olduğunda mükemmeldir. Belirsiz gereksinimleri olan veya değerlendirme için öznel insan yargısına ihtiyaç duyan problemler, mevcut doğrudan yeteneklerinin dışında kalır.

Gelecekteki teknik yönler muhtemelen şunları içerir:

• Daha Sofistike Evrimsel Stratejiler: Daha gelişmiş ortak evrimsel teknikler, niş algoritmalar veya uyarlanabilir mutasyon operatörleri dahil etmek.
• Gelişmiş LLM İstemi ve Etkileşimi: Belirli türde algoritmik yenilikleri ortaya çıkarmak ve daha etkileşimli iyileştirme döngülerine izin vermek için Gemini'yi yönlendirmek için daha da rafine yöntemler geliştirmek.
• Otomatik Değerlendirici Oluşturma: Yüksek seviyeli problem açıklamalarına dayalı olarak uygun değerlendirme fonksiyonları oluşturmaya veya önermeye yardımcı olabilen yapay zeka sistemleri üzerine araştırma.
• Resmi Yöntemlerle Entegrasyon: Sadece verimli algoritmalar bulmakla kalmayıp, aynı zamanda doğruluklarını daha titiz bir şekilde kanıtlamak için AlphaEvolve'un arama yeteneklerini resmi doğrulama teknikleriyle birleştirmek.
• Daha Geniş Erişilebilirlik ve Araçlar: Daha geniş bir bilim insanı ve mühendis yelpazesinin, belirli problemleri için AlphaEvolve'dan yararlanmasına izin vermek için kullanıcı dostu arayüzler ve araçlar geliştirmek, Akademik Erken Erişim Programı ile planlandığı gibi.

Sonuç olarak, AlphaEvolve, büyük dil modelleri, evrimsel hesaplama ve otomatik program değerlendirmesinin sofistike bir birleşimini temsil eder. Teknik mimarisi, insan tarafından tasarlanan muadillerini aşabilen ve hatta matematikte uzun süredir devam eden rekorları kırabilen çözümler üreten, çeşitli zorlu algoritmik problemlerin üstesinden gelmesini sağlar. Teknik zorluklar devam etse de, AlphaEvolve'un gösterdiği başarılar ve genel amaçlı tasarımı, yapay zekanın bilimsel ve teknolojik keşif sürecinde giderek daha proaktif ve yaratıcı bir rol oynadığı yeni bir dönemin habercisidir.