論文の概要: Using Large Language Models for Hyperparameter Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04528v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 17:30:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:05:38.757096
• Title: Using Large Language Models for Hyperparameter Optimization
• Title（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化のための大規模言語モデルの利用
• Authors: Michael R. Zhang, Nishkrit Desai, Juhan Bae, Jonathan Lorraine, Jimmy Ba,
• Abstract要約: 本稿では,高パラメータ最適化(HPO)における基礎的大規模言語モデル(LLM)の利用について検討する。 標準ベンチマークに対する実証的な評価により,LLMは従来のHPO手法に適合あるいは優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.395931874196805
• License:
• Abstract: This paper explores the use of foundational large language models (LLMs) in hyperparameter optimization (HPO). Hyperparameters are critical in determining the effectiveness of machine learning models, yet their optimization often relies on manual approaches in limited-budget settings. By prompting LLMs with dataset and model descriptions, we develop a methodology where LLMs suggest hyperparameter configurations, which are iteratively refined based on model performance. Our empirical evaluations on standard benchmarks reveal that within constrained search budgets, LLMs can match or outperform traditional HPO methods like Bayesian optimization across different models on standard benchmarks. Furthermore, we propose to treat the code specifying our model as a hyperparameter, which the LLM outputs and affords greater flexibility than existing HPO approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,超パラメータ最適化(HPO)における基礎的大規模言語モデル(LLM)の利用について検討する。 ハイパーパラメータは機械学習モデルの有効性を決定する上で重要であるが、その最適化は限られた予算設定での手動アプローチに依存することが多い。 データセットとモデル記述でLLMを推し進めることにより,LLMがモデル性能に基づいて反復的に洗練されるハイパーパラメータ構成を提案する手法を開発した。 標準ベンチマークに対する実証的な評価は、制約付き検索予算内では、LLMは標準ベンチマーク上の異なるモデル間でベイズ最適化のような従来のHPO手法と一致または性能が良くなることを示している。 さらに、LLMが出力し、既存のHPOアプローチよりも柔軟性の高いハイパーパラメータとして、我々のモデルを規定するコードを扱うことを提案する。

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