論文の概要: Large Language Model-Enhanced Algorithm Selection: Towards Comprehensive Algorithm Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13184v3
• Date: Thu, 16 May 2024 02:54:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 19:14:33.686902
• Title: Large Language Model-Enhanced Algorithm Selection: Towards Comprehensive Algorithm Representation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル強化アルゴリズム選択:包括的アルゴリズム表現を目指して
• Authors: Xingyu Wu, Yan Zhong, Jibin Wu, Bingbing Jiang, Kay Chen Tan,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) をアルゴリズム選択に導入する。 LLMはアルゴリズムの構造的・意味的な側面を捉えるだけでなく、文脈的認識とライブラリ機能理解も示している。 選択されたアルゴリズムは、与えられた問題と異なるアルゴリズムの一致度によって決定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.378185644892984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithm selection, a critical process of automated machine learning, aims to identify the most suitable algorithm for solving a specific problem prior to execution. Mainstream algorithm selection techniques heavily rely on problem features, while the role of algorithm features remains largely unexplored. Due to the intrinsic complexity of algorithms, effective methods for universally extracting algorithm information are lacking. This paper takes a significant step towards bridging this gap by introducing Large Language Models (LLMs) into algorithm selection for the first time. By comprehending the code text, LLM not only captures the structural and semantic aspects of the algorithm, but also demonstrates contextual awareness and library function understanding. The high-dimensional algorithm representation extracted by LLM, after undergoing a feature selection module, is combined with the problem representation and passed to the similarity calculation module. The selected algorithm is determined by the matching degree between a given problem and different algorithms. Extensive experiments validate the performance superiority of the proposed model and the efficacy of each key module. Furthermore, we present a theoretical upper bound on model complexity, showcasing the influence of algorithm representation and feature selection modules. This provides valuable theoretical guidance for the practical implementation of our method.
• Abstract（参考訳）: 自動機械学習の重要なプロセスであるアルゴリズム選択は、実行前に特定の問題を解決するのに最適なアルゴリズムを特定することを目的としている。 メインストリームのアルゴリズム選択技術は問題の特徴に大きく依存するが、アルゴリズム機能の役割は未解明のままである。 アルゴリズムの本質的な複雑さのため、アルゴリズム情報を普遍的に抽出する効果的な方法が欠如している。 本稿では,Large Language Models (LLM) をアルゴリズム選択に導入することにより,このギャップを埋める大きな一歩を踏み出した。 コードテキストの理解により、LLMはアルゴリズムの構造的・意味的な側面を捉えるだけでなく、文脈的認識とライブラリ機能理解も示している。 LLMが抽出した高次元アルゴリズム表現は、特徴選択モジュールを実行した後、問題表現と組み合わせ、類似性計算モジュールに渡される。 選択されたアルゴリズムは、与えられた問題と異なるアルゴリズムの一致度によって決定される。 広範囲な実験により提案モデルの性能優位性と各キーモジュールの有効性が検証された。 さらに,アルゴリズム表現と特徴選択モジュールの影響を示すモデル複雑性に関する理論的上限を示す。 これにより,本手法の実用化に有効な理論的ガイダンスが得られた。

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