A Google mesterséges intelligenciához köthető kutatási részlege egy tudományos kutatásban, fejlesztésben igencsak hatékonynak tűnő ügynököt mutatott be. A DeepMind laborjában kifőzött AlphaEvolve elnevezésű ágens a Gemini nagy nyelvi modellre épül, ám a generatív algoritmusok többségéhez képest másként, ún. evolúciós megközelítéssel működik.
A hagyományos chatbotokhoz képest hatékonyabb, ráadásul halucinációkkal sem terhelt feladatmegoldás kulcsa egy automatikus kiértékelő mechanizmus. Ezzel az AlphaEvolve által első körben generált lehetséges megoldásokat megrostálják, és az ágens csak a legjobb értékelésű úton haladva finomítja tovább az eredményt.
Az AlphaEvolve működési mechanizmusa (forrás: Google)
A fejlesztők szerint a rendszer azért is tekinthető kiemelkedőnek, mert ellentétben a szűk feladattípusokra koncentárló "célügynökökkel", az ő megoldásuk általánosan bevethető bármilyen programozási vagy algoritmikus probléma megfejtésére, illetve az ilyen jellegű kutatások támogatására.
Bizonyíték, nem ígéret
Az AlphaEvolve képességeit a blogbejegyzésben fellelhető hangzatos kiszólások mellett ugyanakkor már konkrét adatok és eredmények is alátámasztják. A DeepMind tájékoztatása alapján rendszerüket már egy éve használják házon belül, aminek kézzel fogható haszna lett.
A Google adatközpontjaiban működő Borg klaszterkezelő ütemezési heurisztikáját például az algoritmus javaslatára módosították. Ez a finomhangolás pedig 0,7 százalékkal csökkentette globálisan a keresőóriás számítási erőforrásigényét. Ez az 1 százalékot sem elérő megtakarítás pedig dollárban kifejezve rögtön milliókra ugrik, ha egy Google méretű cégről van szó.
Az AlphaEvolve emellett a magát a generatív MI működését is képes felgyorsítani annak köszönhetően, hogy az ilyen feladatoknál alapvető fontosságú mátrixszorzási műveleteknél is sikerült vele túlhaladni az eddig érvényben lévő optimális módszert (utóbbit Volker Strassen matematikus találta ki még 1969-ben).
A tervek szerint a Google hardverfejlesztés területén is kamatoztathatja majd az AlphaEvolve erényeit. Egy a Tensor csipek hatékonyabb működését segítő tervvel már elő is állt az algoritmus, amelynek ellenőrzése éppen most zajlik a vállalatnál.
Jó hír az akadémiai szféra számára, hogy a cég nem akarja a fejlesztést szigorúan házon belül tartani. Egyetemi kutatóknak máris lehet jelentkezni a korai hozzáférési programra, miközben a Google-nél "vizsgálják a lehetőségét annak, hogy az AlphaEvolve még szélesebb körben is elérhetővé váljon". Utóbbi valószínűleg azt takarja, hogy még ki kell találni, miként lehet terméket faragni az életképesnek bizonyuló házi fejlesztésből.
(Kép: Google)
A jövőálló digitális megoldások sikere az üzleti értékteremtésben mérhető
Az informatikai fejlesztések gyakran technológiai kérdésként jelennek meg, pedig egy kódsor vagy digitális megoldás önmagában soha nem lehet végcél. A 4D Soft több mint 35 éve ennek szellemében fókuszál a projektek negyedik dimenziójára: az üzleti értékteremtésre.
a melléklet támogatója a Clico
A hibakeresés nem egyenlő az alkalmazásbiztonsággal
Építsünk olyan AppSec környezetet, amely csökkenti az alkalmazásfejlesztés kockázatait, de nem válik a gyors leszállítás akadályává!
CIO kutatás
Merre tart a vállalati IT és annak irányítója?
Hiánypótló nagykép a hazai nagyvállalati informatikáról és az IT-vezetőkről: skillek, felelősségek, feladatkörök a múltban, a jelenben és a jövőben.
Töltse ki Ön is, hogy tisztábban lássa, hogyan építse vállalata IT-ját és saját karrierjét!
Az eredményeket május 8-án ismertetjük a 17. CIO Hungary konferencián.
Projektek O-gyűrűje. Mit tanulhat egy projektvezető a Challenger tragédiájából?