Il target di ottimizzazione rappresenta il singolo numero che AlphaEvolve massimizza durante ogni generazione. Prima di scrivere il codice dell'analizzatore, rispondi a queste tre domande:
Che valore rappresenta questo numero?
Come viene calcolato dal sistema?
Dove viene eseguito il calcolo?
AlphaEvolve richiede rigorosamente un calcolo automatico e programmatico del target per ogni soluzione candidata, senza alcun 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 su di essa.
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 del prodotto, senza la necessità di misurazioni empiriche?
- Gli obiettivi di ottimizzazione possono essere misurati direttamente eseguendo test di prestazioni e carico sul codice della soluzione generata?
- Gli obiettivi di ottimizzazione possono essere stimati utilizzando funzioni surrogate deterministiche, metodi di simulazione affidabili?
- Gli obiettivi di ottimizzazione possono essere stimati progettando una funzione surrogata personalizzata (ad esempio un modello predittivo o un altro estimatore non deterministico) che richiede l'ottimizzazione in base a osservazioni empiriche e la convalida su dati fuori campione?
Passaggi principali per quantificare il tuo target
Segui un approccio strutturato per assicurarti che AlphaEvolve disponga di un ciclo di feedback automatizzato e affidabile per guidare la sua ricerca. Completa i seguenti passaggi per stabilire la metrica, definire come viene misurata e determinare dove avviene l'esecuzione.
1. Esprimere il target come un singolo punteggio che aumenta man mano che le soluzioni migliorano
Configura la metrica di ottimizzazione principale in modo che si adatti in modo lineare o monotono ai guadagni di rendimento effettivi, in modo che il percorso di ricerca abbia un gradiente direzionale chiaro.
Massimizzazione scalare: AlphaEvolve massimizza sempre un valore scalare. Converti tutto ciò che ti interessa in un unico numero, dove più alto è, meglio è. Per ridurre al minimo la latenza, il costo o l'errore, nega il valore:
score = -latency_msMonotonicità: il punteggio deve essere monotonico, ovvero deve aumentare ogni volta che la soluzione migliora effettivamente. Un punteggio che si muove in modo incoerente non fornisce alla ricerca una direzione per salire.
Esecuzione deterministica: il punteggio viene calcolato nel valutatore, mai dall'LLM e mai da una persona. Calcolalo in modo deterministico, in modo che lo stesso candidato 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 del dominio di scegliere quello migliore in ogni coppia, applica una regressione logistica a queste scelte e utilizza il modello adattato come metrica. In questo modo, il giudizio soggettivo viene trasformato in un punteggio deterministico e differenziabile. Non utilizzare una rubrica LLM non elaborata come risultati in tempo reale perché è lenta, rumorosa e soggetta a reward hacking; 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 ogni implementazione reale utilizza 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 generato il punteggio | Requisiti per l'esecuzione |
|---|---|---|---|
| Calcolo diretto | Una quantità che puoi calcolare in forma chiusa dall'output del candidato utilizzando la logica aziendale o del prodotto | Il valutatore esegue il candidato e applica una formula (somma, rapporto, conteggio, costo) | Il processo del controller, senza infrastruttura aggiuntiva |
| Test di carico o di prestazioni | Il runtime, il throughput o la memoria del codice candidato stesso | Esegui il candidato su un hardware rappresentativo e misuralo; verifica prima la correttezza | L'hardware di destinazione (GPU, TPU o CPU); warmup e best-of-N per ridurre il rumore di temporizzazione |
| Surrogato/simulazione deterministico | Costoso o rumoroso da misurare direttamente, ma esiste un proxy affidabile o una riproduzione delle condizioni reali | Calcola un proxy deterministico o riproduci scenari operativi fissi con seed | Qualsiasi ambiente; completamente riproducibile con seed fissi |
| Convalida out-of-sample | La qualità di un modello o di una pipeline di dati prodotta dal candidato | Addestra/adatta il candidato, quindi assegna un punteggio in base ai dati esclusi o appena generati | Il tuo stack di addestramento/valutazione; una suddivisione rigorosa tra addestramento e convalida; convalida nuovamente i vincitori sul set di dati di controllo |
Per saperne di più, consulta l'annuncio di AlphaEvolve sul blog di Google Cloud .
Se nessuno di questi metodi può produrre un numero automaticamente, il problema non è ancora pronto per AlphaEvolve. L'attività principale consiste quindi nel creare un surrogato o una simulazione che possa farlo.
3. Gestire più obiettivi e vincoli
Gli obiettivi reali di solito combinano diversi aspetti. Utilizza uno dei seguenti due modi per gestirli:
Scalar blending (simplest—recommended to start): Rescale each metric to
a comparable range, negate any you minimize, then add them:
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'analizzatore può restituire diverse metriche denominate anziché un solo numero:
```JSON
{
"scores": [
{"metric": "accuracy", "score": 0.95},
{"metric": "latency_ms", "score": -120.0}
]
}
```
Più alto è il valore, meglio è, quindi nega tutto ciò che minimizzi. In questo modo viene attivata una ricerca multi-obiettivo autentica, non solo un 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 varie metriche. Può anche estrarre i genitori direttamente dalla frontiera di Pareto quando questo campionamento è abilitato. Un singolo punteggio principale determina comunque l'hill climbing segnalato, ma ogni metrica restituita influisce sulla ricerca.
Utilizza 3-5 metriche: con troppe metriche, la dominanza di Pareto degenera, quasi ogni programma non è dominato su qualcosa e la ricerca si disperde. Aggrega o elimina le metriche oltre questa soglia.
Isola la correttezza e la fattibilità: mantieni la correttezza come un limite rigido, non come parte della funzione di reward. Un candidato errato 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 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 workflow a diversi livelli di vincolo traccia il fronte di Pareto.
4. Decidi dove eseguire l'agente di valutazione
AlphaEvolve non esegue mai direttamente il tuo valutatore. Propone programmi candidati e riceve punteggi; tu ospiti ed esegui il codice che calcola il punteggio. L'ambiente è interamente a tua scelta e un candidato che non può essere eseguito suGoogle Cloud non è un blocco. Esegui il valutatore ovunque l'obiettivo possa essere misurato e invii il punteggio.
Per garantire un deployment efficiente e sicuro, devi allineare l'infrastruttura di computing 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 o un singolo container Cloud Run.
Test delle prestazioni o del carico: l'hardware di destinazione, ad esempio un nodo GPU o TPU su GKE, il tuo hardware on-premise o personalizzato o uno strumento di terze parti o ISV (ad esempio un simulatore EDA o Verilog).
Convalida out-of-sample o job pesanti: lo stack di addestramento è stato distribuito su Cloud Run o GKE oppure è stato scaricato suGoogle Cloud batch utilizzando Cluster Toolkit per workload HPC o acceleratori di grandi dimensioni.
Due limiti si applicano indipendentemente dall'ambiente
Cerca di limitare 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 per controllare ogni candidato, eseguendo la valutazione completa solo per quelli promettenti.
Sei tu a gestire i controlli di rete, sicurezza e accesso del valutatore. AlphaEvolve non esegue il deployment o la gestione del valutatore, su Google Cloud o altrove.
Una volta decisa la metrica, come calcolarla e dove eseguirla, consulta i pattern di implementazione del valutatore per sapere come strutturare il valutatore.