concurrency 매개변수는 동시에 생성되고 평가되는 프로그램 수를 제어합니다. 이 파라미터는 가장 큰 영향을 미치는 런타임 하이퍼파라미터입니다.
동시 실행이 검색에 미치는 영향
n = 1(순차적 체인): 프로그램 하나를 생성하고 평가를 기다린 후 다음 프로그램을 생성합니다. 각 생성은 이전 결과를 확인하여 로컬 최적값에 집중하는 점진적인 개선 체인을 만듭니다. 이 접근 방식은 처리량이 가장 느리지만 가장 집중적인 활용을 제공합니다. 이 모드를 사용하여 특정 영역에 의도적으로 수렴합니다.n = 3-12(스위트 스폿): 실제로 가장 널리 사용되는 범위로, 탐색과 활용의 균형을 맞춥니다. 여러 프로그램이 동시에 실행되므로 일부 생성은 최신 결과를 확인하지 못하여 자연스러운 다양성을 도입합니다. 진화 데이터베이스는 건전한 인구 역학을 위한 충분한 처리량을 유지합니다.n = 13-30(높은 탐색): 많은 프로그램이 동시에 실행됩니다. 대부분의 생성은 서로의 결과를 확인하지 않습니다. 이 모드는 심층 활용보다 광범위한 탐색이 더 중요한 로컬 최적값이 많은 고도로 비볼록한 문제에 유용합니다.n = 23-30(제한됨, 피함): 30개의 병렬 생성기를 초과하면 LLM 백엔드가 제한됩니다. 요청이 대기열에 추가되어 생성당 지연 시간이 늘어납니다. 전용 할당량이 없는 경우 30 미만으로 유지하세요.
권장사항
다음 권장사항은 AlphaEvolve의 동시 실행 및 병렬 처리를 구성하기 위한 시작점으로 사용됩니다.
| 문제 유형 | 동시 실행 | 근거 |
|---|---|---|
| 잘 이해되고 알려진 접근 방식 조정 | 3~5 | 집중 활용 |
| 일반 최적화, 알 수 없는 환경 | 8~12 | 균형 잡힌 탐색/활용 |
| 고도로 비볼록, 로컬 최적값 많음 | 15~25 | 광범위한 탐색 |
| 의도적인 로컬 최적값 확대 | 1 | 순차적 체인 |
concurrency=10으로 시작하고 다음 지표에 따라 조정합니다.
점수 고원: 동시 실행을 늘려 로컬 최적값을 벗어납니다.
평가 실패가 많음: 동시 실행을 줄여 낭비되는 컴퓨팅을 줄입니다.
평가가 느림 (5분 초과): 동시 실행이 높을수록 평가 파이프라인이 계속 사용됩니다.
평가가 빠름 (10초 미만): 동시 실행이 낮을수록 연속 생성은 서로의 결과를 직접 기반으로 할 수 있습니다.