El objetivo de optimización representa el único número que AlphaEvolve maximiza durante cada generación. Antes de escribir cualquier código del evaluador, responde estas tres preguntas:
¿Qué valor representa este número?
¿Cómo lo calcula el sistema?
¿Dónde se ejecuta el cálculo?
AlphaEvolve requiere estrictamente un cálculo de objetivo programático y automatizado para cada solución candidata sin intervención humana. Esta automatización hace que el problema sea adecuado para AlphaEvolve. Si una persona debe juzgar la calidad de una solución de forma manual, AlphaEvolve no puede buscarla.
Ten en cuenta las siguientes consideraciones para estimar el rendimiento de una solución candidata generada en los diferentes objetivos de optimización y restricciones de validación:
- ¿Los objetivos de optimización se pueden calcular directamente con la lógica comercial o del producto, sin necesidad de mediciones empíricas?
- ¿Se pueden medir directamente los objetivos de optimización ejecutando pruebas de rendimiento y carga en el código de la solución generada?
- ¿Se pueden estimar los objetivos de optimización con funciones sustitutas determinísticas establecidas y métodos de simulación confiables?
- ¿Se pueden estimar los objetivos de optimización diseñando una función sustituta personalizada (como un modelo predictivo o algún otro estimador no determinístico) que requiera un ajuste en las observaciones empíricas y una validación en los datos fuera de la muestra?
Pasos principales para cuantificar tu objetivo
Sigue un enfoque estructurado para garantizar que AlphaEvolve tenga un ciclo de retroalimentación automatizado y confiable que guíe su búsqueda. Sigue estos pasos para establecer tu métrica, definir cómo se mide y determinar dónde se produce la ejecución.
1. Expresa el objetivo como una sola puntuación que aumenta a medida que mejoran las soluciones
Configura tu métrica de optimización principal para que se ajuste de forma lineal o monótona con las ganancias de rendimiento reales, de modo que la ruta de búsqueda tenga un gradiente direccional claro.
Maximización escalar: AlphaEvolve siempre maximiza un valor escalar. Convierte todo lo que te importa en un solo número, en el que cuanto más alto sea, mejor. Para minimizar la latencia, el costo o el error, niega la afirmación:
score = -latency_msMonotonicidad: La puntuación debe ser monótona, es decir, debe aumentar cuando la solución mejore de verdad. Una puntuación que se mueve de forma inconsistente no le da a la búsqueda ninguna dirección para mejorar.
Ejecución determinística: El LLM nunca calcula la puntuación en tu evaluador, y tampoco lo hace una persona. Compútalo de forma determinística para que el mismo candidato siempre obtenga la misma puntuación.
Análisis conjunto para objetivos subjetivos: Si no puedes escribir una fórmula de puntuación, pero puedes comparar dos soluciones a simple vista, crea una con el análisis conjunto. Genera pares de resultados candidatos, haz que un experto en el dominio elija el mejor en cada par, ajusta una regresión logística en esas elecciones y usa el modelo ajustado como tu métrica. Esto convierte el juicio subjetivo en una puntuación determinística y diferenciable. No uses una rúbrica sin procesar del LLM como puntuación en vivo, ya que es lenta, ruidosa y fácil de hackear para obtener recompensas. Primero, destílala en una función fija.
2. Elige cómo se calcula la puntuación
La forma en que obtienes el número depende de lo que midas. Elige el método de la tabla que coincida con tu objetivo. Casi todas las implementaciones reales usan uno de estos cuatro métodos, y muchas combinan dos: un método económico para dirigir la búsqueda y uno costoso para confirmar los ganadores.
| Método de medición | Úsala cuando el objetivo sea… | Cómo se genera la puntuación | Qué necesita para ejecutarse |
|---|---|---|---|
| Cálculo directo | Es una cantidad que puedes calcular de forma cerrada a partir del resultado del candidato con la lógica empresarial o del producto. | El evaluador ejecuta el candidato y aplica una fórmula (suma, proporción, recuento, costo). | El proceso propio del controlador, sin infraestructura adicional |
| Prueba de rendimiento o carga | El tiempo de ejecución, la capacidad de procesamiento o la memoria del código candidato | Ejecuta el candidato en hardware representativo y mídelo; primero, verifica la corrección. | El hardware de destino (GPU, TPU o CPU); el calentamiento y el mejor de N para reducir el ruido de sincronización |
| Subrogado o simulación determinista | Es costoso o ruidoso de medir directamente, pero existe un proxy confiable o una reproducción de las condiciones reales. | Calcular un proxy determinístico o reproducir situaciones operativas fijas y con inicialización | Cualquier entorno; completamente reproducible con semillas fijas |
| Validación fuera de la muestra | La calidad de un modelo o una canalización de datos que produce el candidato | Entrena o ajusta el candidato y, luego, califícalo con datos retenidos o recién generados. | Tu pila de entrenamiento o evaluación, una división estricta entre entrenamiento y validación, y la revalidación de los ganadores en el conjunto de datos de exclusión |
Para obtener más información, consulta el anuncio de AlphaEvolve en el blog de Google Cloud .
Si ninguno de estos puede producir un número automáticamente, el problema aún no está listo para AlphaEvolve. La tarea principal es construir un sustituto o una simulación que pueda hacerlo.
3. Cómo controlar varios objetivos y restricciones
Los objetivos reales suelen combinar varias preocupaciones. Usa una de las siguientes dos formas de controlarlos:
Combinación escalar (la más simple y recomendada para comenzar): Ajusta la escala de cada métrica a un rango comparable, niega las que minimices y, luego, súmalas: score = w1*A - w2*L - w3*M.
Prefiere las sumas aditivas a las proporciones, como A/(L⋅M), que son inestables numéricamente.
Devuelve un diccionario de puntuaciones con nombre: Permite que AlphaEvolve las optimice de forma conjunta. El evaluador puede devolver varias métricas con nombre en lugar de un solo número:
```JSON
{
"scores": [
{"metric": "accuracy", "score": 0.95},
{"metric": "latency_ms", "score": -120.0}
]
}
```
Cuanto más alto sea el valor, mejor será cada métrica, por lo que debes negar todo lo que minimices. Esto activa una búsqueda genuina de varios objetivos, no solo un informe: la base de datos de población mantiene el mejor programa por métrica (MAP-Elites), conserva una frontera de Pareto en todas las métricas y muestrea padres de forma diversa en las diferentes métricas. También puede extraer padres directamente de la frontera de Pareto cuando se habilita ese muestreo. Una sola puntuación del título sigue determinando la mejora informada, pero cada métrica devuelta da forma a la búsqueda.
Limítate a entre 3 y 5 métricas: Con demasiadas métricas, la dominancia de Pareto se degenera, casi todos los programas no están dominados en algo y la búsqueda se desvía. Agrega o descarta métricas más allá de ese umbral.
Aísla la corrección y la factibilidad: Mantén la corrección como una puerta de entrada estricta, no como parte de la función de recompensa. Un candidato que es incorrecto o inviable obtiene una puntuación de falla independientemente de qué tan rápido o económico sea. Esta es la defensa principal contra el agente que manipula tu métrica.
Optimización con restricciones: Se mantiene un objetivo como restricción y se optimiza el otro, aplicando una penalización cuando se incumple la restricción. Ejecutar este flujo de trabajo en varios niveles de restricción genera el frente de Pareto.
4. Decide dónde se ejecuta el evaluador
AlphaEvolve nunca ejecuta tu evaluador directamente. Propone programas candidatos y recibe puntuaciones. Tú alojas y ejecutas el código que calcula la puntuación. El entorno es completamente tu elección, y un candidato que no se puede ejecutar enGoogle Cloud no es un bloqueo. Ejecutas el evaluador donde se pueda medir el objetivo y envías la puntuación.
Para garantizar una implementación eficiente y segura, debes alinear tu infraestructura de procesamiento con tu estrategia de medición específica y, al mismo tiempo, cumplir con los límites de ejecución universales. Usa los siguientes lineamientos para seleccionar tu entorno de ejecución y comprender los límites operativos principales que se aplican a todos los parámetros de configuración.
Haz coincidir el entorno de ejecución con el método de medición
Cálculo directo o sustituto: Es el proceso propio del controlador o un solo contenedor de Cloud Run.
Prueba de rendimiento o carga: El hardware objetivo, como un nodo de GPU o TPU en GKE, tu propio hardware personalizado o local, o una herramienta de terceros o de ISV (por ejemplo, un simulador de EDA o Verilog)
Validación fuera de la muestra o trabajos pesados: Tu pila de entrenamiento se expandió en Cloud Run o GKE, o se descargó enGoogle Cloud batch con el Cluster Toolkit para grandes cargas de trabajo de HPC o aceleradores.
Se aplican dos límites independientemente del entorno
Intenta que cada evaluación dure aproximadamente 10 minutos o menos para que el bucle evolutivo siga avanzando. Para los objetivos costosos, usa una cascada de evaluación que verifique cada candidato y ejecute la evaluación completa solo para los candidatos prometedores.
Eres propietario de los controles de acceso, seguridad y redes del evaluador. AlphaEvolve no implementa ni administra el evaluador en Google Cloudni en ningún otro lugar.
Una vez que hayas decidido la métrica, cómo calcularla y dónde se ejecuta, consulta los patrones de implementación del evaluador para saber cómo estructurarlo.