論文の概要: EvoPrompting: Language Models for Code-Level Neural Architecture Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14838v2
- Date: Mon, 2 Oct 2023 14:26:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-03 20:18:11.445909
- Title: EvoPrompting: Language Models for Code-Level Neural Architecture Search
- Title（参考訳）: EvoPrompting: コードレベルのニューラルアーキテクチャ検索のための言語モデル
- Authors: Angelica Chen, David M. Dohan, David R. So
- Abstract要約: 進化的ニューラルアーキテクチャ探索アルゴリズムにおける適応突然変異とクロスオーバー演算子としての言語モデル(LM)の利用について検討する。
EvoPromptingと呼ばれる手法であるソフトプロンプトチューニングと進化的プロンプトエンジニアリングの組み合わせは、常に多様かつ高性能なモデルを見つける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.759268833999627
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Given the recent impressive accomplishments of language models (LMs) for code
generation, we explore the use of LMs as adaptive mutation and crossover
operators for an evolutionary neural architecture search (NAS) algorithm. While
NAS still proves too difficult a task for LMs to succeed at solely through
prompting, we find that the combination of evolutionary prompt engineering with
soft prompt-tuning, a method we term EvoPrompting, consistently finds diverse
and high performing models. We first demonstrate that EvoPrompting is effective
on the computationally efficient MNIST-1D dataset, where EvoPrompting produces
convolutional architecture variants that outperform both those designed by
human experts and naive few-shot prompting in terms of accuracy and model size.
We then apply our method to searching for graph neural networks on the CLRS
Algorithmic Reasoning Benchmark, where EvoPrompting is able to design novel
architectures that outperform current state-of-the-art models on 21 out of 30
algorithmic reasoning tasks while maintaining similar model size. EvoPrompting
is successful at designing accurate and efficient neural network architectures
across a variety of machine learning tasks, while also being general enough for
easy adaptation to other tasks beyond neural network design.
- Abstract（参考訳）: コード生成のための言語モデル(lms)の最近の印象的な成果を踏まえ、進化的ニューラルアーキテクチャ探索(nas)アルゴリズムの適応的変異とクロスオーバー演算子としてのlmsの使用について検討する。
nasは、プロンプトのみを通じてlmsが成功するには、まだタスクが難しいことを証明していますが、進化的プロンプトエンジニアリングとソフトプロンプトチューニングの組み合わせは、私たちが"evoprompting"と呼ぶ方法であり、一貫して多様でハイパフォーマンスなモデルを見つけることが分かりました。
最初に、EvoPromptingは、人間の専門家が設計したものと、精度とモデルサイズの両方で数発のプロンプトの両方を上回り、畳み込みアーキテクチャの変種を生成する、計算効率の良いMNIST-1Dデータセットに有効であることを示す。
次に,提案手法をCLRS Algorithmic Reasoning Benchmark上でグラフニューラルネットワークの探索に適用する。EvoPromptingは,同モデルサイズを維持しながら,30のアルゴリズム推論タスク中21の最先端モデルよりも優れた,新しいアーキテクチャを設計することができる。
EvoPromptingは、さまざまな機械学習タスクにわたる正確で効率的なニューラルネットワークアーキテクチャの設計に成功し、ニューラルネットワーク設計以外のタスクへの容易に適応できるような汎用性も備えている。
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