Il target di ottimizzazione rappresenta il singolo numero che AlphaEvolve massimizza durante ogni generazione. Prima di scrivere il codice dell'evaluator, rispondi a queste tre domande:
Quale valore rappresenta questo numero?
In che modo il sistema lo calcola?
Dove viene eseguito il calcolo?
AlphaEvolve richiede rigorosamente un calcolo del target automatico e programmatico per ogni soluzione candidata senza intervento umano. Questa automazione rende il problema adatto ad AlphaEvolve. Se una persona deve valutare manualmente la qualità di una soluzione, AlphaEvolve non può eseguire ricerche al suo interno.
Utilizza le seguenti considerazioni per stimare il rendimento di una soluzione candidata generata in base ai diversi obiettivi di ottimizzazione e vincoli di convalida:
- Gli obiettivi di ottimizzazione possono essere calcolati direttamente utilizzando la logica aziendale o di prodotto, senza la necessità di una misurazione empirica?
- Gli obiettivi di ottimizzazione possono essere misurati direttamente eseguendo test di rendimento e di carico sul codice della soluzione generata?
- Gli obiettivi di ottimizzazione possono essere stimati utilizzando funzioni surrogate deterministiche e metodi di simulazione affidabili stabiliti?
- Gli obiettivi di ottimizzazione possono essere stimati progettando una funzione surrogata personalizzata (ad esempio un modello predittivo o un altro stimatore non deterministico) che richiede l'ottimizzazione in base a osservazioni empiriche e la convalida su dati fuori campione?
Passaggi principali per quantificare il target
Segui un approccio strutturato per assicurarti che AlphaEvolve disponga di un ciclo di feedback automatico e affidabile per guidare la ricerca. Completa i seguenti passaggi per stabilire la metrica, definire come viene misurata e determinare dove viene eseguita.
1. Esprimi il target come un singolo punteggio che aumenta man mano che le soluzioni migliorano
Configura la metrica di ottimizzazione principale in modo che aumenti in modo lineare o monotono con i reali miglioramenti del rendimento, in modo che il percorso di ricerca abbia una chiara pendenza direzionale.
Massimizzazione scalare: AlphaEvolve massimizza sempre un valore scalare. Converti ciò che ti interessa in un singolo numero in cui un valore più alto è migliore. Per ridurre al minimo la latenza, il costo o l'errore, nega:
score = -latency_msMonotonia: il punteggio deve essere monotono, deve aumentare ogni volta che la soluzione migliora realmente. Un punteggio che si muove in modo incoerente non fornisce alla ricerca alcuna direzione da seguire.
Esecuzione deterministica: il punteggio viene calcolato nell'evaluator, mai dal modello linguistico di grandi dimensioni e mai da una persona. Calcola il punteggio in modo deterministico in modo che la stessa soluzione candidata ottenga sempre lo stesso punteggio.
Analisi congiunta per obiettivi soggettivi: se non riesci a scrivere una formula di punteggio, ma puoi confrontare due soluzioni a occhio, creane una con l'analisi congiunta. Genera coppie di output candidati, chiedi a un esperto di dominio di scegliere quello migliore in ogni coppia, adatta una regressione logistica a queste scelte e utilizza il modello adattato come metrica. In questo modo, il giudizio soggettivo diventa un punteggio deterministico e differenziabile. Non utilizzare una rubrica di modelli linguistici di grandi dimensioni non elaborati come punteggio live perché è lenta, rumorosa e facile da manipolare; distillala prima in una funzione fissa.
2. Scegli come calcolare il punteggio
Il modo in cui produci il numero dipende da ciò che stai misurando. Scegli il metodo dalla tabella che corrisponde al tuo obiettivo. Quasi tutti i deployment reali utilizzano uno di questi quattro metodi e molti ne combinano due: un metodo economico per guidare la ricerca e uno costoso per confermare i vincitori.
| Metodo di misurazione | Utilizzalo quando il target è… | Come viene prodotto il punteggio | Di cosa ha bisogno per essere eseguito |
|---|---|---|---|
| Calcolo diretto | Una quantità che puoi calcolare in forma chiusa dall'output del candidato utilizzando la logica aziendale o di prodotto | L'evaluator esegue il candidato e applica una formula (somma, rapporto, conteggio, costo) | Il processo del controller stesso, senza infrastrutture aggiuntive |
| Test di rendimento o di carico | Il runtime, la velocità effettiva o la memoria del codice del candidato stesso | Esegui il candidato su hardware rappresentativo e misuralo; verifica prima la correttezza | L'hardware di destinazione (GPU, TPU o CPU); riscaldamento e best-of-N per ridurre il rumore di temporizzazione |
| Surrogato deterministico / simulazione | Costoso o rumoroso da misurare direttamente, ma esiste un proxy affidabile o una riproduzione di condizioni reali | Calcola un proxy deterministico o riproduci scenari operativi fissi e con seed | Qualsiasi ambiente; completamente riproducibile con seed fissi |
| Convalida fuori campione | La qualità di un modello o di una pipeline di dati prodotta dal candidato | Addestra/adatta il candidato, quindi calcola il punteggio sui dati trattenuti o appena generati | Lo stack di addestramento/valutazione; una rigida suddivisione tra addestramento e convalida; convalida nuovamente i vincitori sul set trattenuto |
Per ulteriori informazioni, consulta l'annuncio di AlphaEvolve sul Google Cloud blog.
Se nessuno di questi metodi può produrre automaticamente un numero, il problema non è ancora pronto per AlphaEvolve. L'attività principale consiste quindi nel costruire un surrogato o una simulazione che possa farlo.
3. Gestisci più obiettivi e vincoli
In genere, gli obiettivi reali combinano diverse preoccupazioni. Utilizza uno dei due modi seguenti per gestirli:
Blending scalare (il più semplice, consigliato per iniziare): ridimensiona ogni metrica a un intervallo comparabile, nega quelle che riduci al minimo, quindi aggiungile: score = w1*A - w2*L - w3*M.
Preferisci le somme additive ai rapporti come A/(L⋅M), che sono numericamente instabili.
Restituisci un dizionario di punteggi denominati: lascia che AlphaEvolve li ottimizzi congiuntamente. L'evaluator può restituire diverse metriche denominate anziché un solo numero:
```JSON
{
"scores": [
{"metric": "accuracy", "score": 0.95},
{"metric": "latency_ms", "score": -120.0}
]
}
```
Un valore più alto è migliore per ciascuna, quindi nega tutto ciò che riduci al minimo. In questo modo viene attivata una vera ricerca multi-obiettivo, non solo la generazione di report: il database della popolazione conserva il programma migliore per metrica (MAP-Elites), mantiene una frontiera di Pareto tra le metriche e campiona i genitori in modo diverso tra le diverse metriche. Può anche estrarre i genitori direttamente dalla frontiera di Pareto quando il campionamento è attivato. Un singolo punteggio di intestazione continua a guidare la scalata della collina segnalata, ma ogni metrica restituita influenza la ricerca.
Mantieni 3-5 metriche: con troppe metriche, la dominanza di Pareto degenera: quasi ogni programma non è dominato da qualcosa e la ricerca vaga. Aggrega o elimina le metriche oltre questa soglia.
Isola la correttezza e la fattibilità: mantieni la correttezza come un gate rigido, non come parte della funzione di ricompensa. Una soluzione candidata errata o non fattibile ottiene un punteggio di errore indipendentemente dalla sua velocità o dal suo costo. Questa è la difesa principale contro l'agente che manipola la tua metrica.
Ottimizzazione dei vincoli: mantieni un obiettivo come vincolo e ottimizza l'altro, applicando una penalità quando il vincolo viene violato. L'esecuzione di questo flusso di lavoro a diversi livelli di vincolo traccia la frontiera di Pareto.
4. Decidi dove viene eseguito l'evaluator
AlphaEvolve non esegue mai direttamente l'evaluator. Propone programmi candidati e riceve punteggi; tu ospiti ed esegui il codice che calcola il punteggio. L' ambiente è a tua scelta e una soluzione candidata che non può essere eseguita Google Cloud non è un blocco. Esegui l'evaluator ovunque sia possibile misurare l'obiettivo e invia il punteggio.
Per garantire un deployment efficiente e sicuro, devi allineare l'infrastruttura di calcolo alla tua strategia di misurazione specifica, rispettando al contempo i limiti di esecuzione universali. Utilizza le seguenti linee guida per selezionare l'ambiente di esecuzione e comprendere i limiti operativi principali che si applicano a tutte le configurazioni.
Abbina l'ambiente di esecuzione al metodo di misurazione
Calcolo diretto o surrogato: il processo del controller stesso o un singolo container Cloud Run.
Test di rendimento o di carico: l'hardware di destinazione, ad esempio un nodo GPU o TPU su GKE, il tuo hardware on-premise o personalizzato oppure uno strumento di terze parti o ISV (ad esempio, un simulatore EDA o Verilog).
Convalida fuori campione o job pesanti: lo stack di addestramento distribuito su Cloud Run o GKE oppure scaricato in Google Cloud batch utilizzando Cluster Toolkit per carichi di lavoro HPC o di accelerazione di grandi dimensioni.
Si applicano due limiti indipendentemente dall'ambiente
Cerca di mantenere ogni valutazione a circa 10 minuti o meno in modo che il ciclo evolutivo continui a muoversi. Per gli obiettivi costosi, utilizza una cascata di valutazione: un controllo su ogni candidato, eseguendo la valutazione completa solo per quelli promettenti.
Sei il proprietario della rete, della sicurezza e dei controlli dell'accesso dell'evaluator. AlphaEvolve non esegue il deployment o la gestione dell'evaluator, né su Google Cloud né altrove.
Dopo aver deciso la metrica, come calcolarla e dove eseguirla, consulta i pattern di implementazione dell'evaluator per scoprire come strutturarlo.