São Paulo — InkDesign News — A Google DeepMind lançou o AlphaEvolve, um agente de programação que utiliza algoritmos evolutivos para otimizar código. Exploramos suas capacidades no campo de machine learning.
Arquitetura de modelo
O AlphaEvolve opera combinando modelos de linguagem de programação e algoritmos evolutivos. Este sistema adapta seu contexto com cada inferência, refinando o código passado através de feedback de tentativas anteriores. O resultado é um aumento na eficiência ao gerar soluções programáticas.
“O agente LLM não precisa reproduzir todo o programa, mas pode acionar modificações em linhas específicas.”
(“The LLM’s output is a list of code sequences that the LLM wants replaced.”)— Autor do artigo, Google DeepMind
Treinamento e otimização
A implementação do AlphaEvolve exige um ambiente computacional robusto, utilizando um modelo primário para gerar rapidamente ideias. O modelo secundário é empregado para garantir um nível de qualidade superior. A combinação de modelos LLM visa maximizar as métricas de sucesso observadas durante o desempenho do código.
“A abordagem evolutiva é crucial para resolver problemas com sucesso.”
(“The results demonstrate that AlphaEvolve’s evolutionary aspect is crucial for successfully solving problems.”)— Autor do artigo, Google DeepMind
Resultados e métricas
AlphaEvolve já demonstrou melhorias notáveis em problemas como algoritmos de multiplicação de matrizes e otimização de design de circuitos. Entre os resultados, relatou um aumento de 15% a 32% na velocidade de execução do código. Essas métricas destacam o potencial do agente em campos de pesquisa matemática e ciência da computação.
“O projeto conseguiu velocidades melhoradas em algoritmos com mudanças não triviais.”
(“They report that AlphaEvolve found (slightly) faster algorithms for matrix multiplication.”)— Autor do artigo, Google DeepMind
Além de suas aplicações diretas em otimização de código, o AlphaEvolve levanta questões sobre o uso de agentes de programação para melhorar LLMs. Expectativas futuras incluem a generalização desses métodos para resolver problemas transversais na computação e eficiência em feedback de modelos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
