Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can LLMs Configure Software Tools

論文の概要: Can LLMs Configure Software Tools

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06121v1
Date: Mon, 11 Dec 2023 05:03:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-12 16:52:15.465627
Title: Can LLMs Configure Software Tools
Title（参考訳）: LLMはソフトウェアツールを構成できるか
Authors: Jai Kannan
Abstract要約: ソフトウェア工学では、複雑なシステム内での最適なパフォーマンスを確保するためには、ソフトウェアツールの精巧な構成が不可欠である。本研究では,Large-Language Models (LLMs) を利用したソフトウェア構成プロセスの合理化について検討する。本研究は,Chat-GPTなどのLCMを用いて,開始条件を特定し,検索空間を狭め,構成効率を向上する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In software engineering, the meticulous configuration of software tools is crucial in ensuring optimal performance within intricate systems. However, the complexity inherent in selecting optimal configurations is exacerbated by the high-dimensional search spaces presented in modern applications. Conventional trial-and-error or intuition-driven methods are both inefficient and error-prone, impeding scalability and reproducibility. In this study, we embark on an exploration of leveraging Large-Language Models (LLMs) to streamline the software configuration process. We identify that the task of hyperparameter configuration for machine learning components within intelligent applications is particularly challenging due to the extensive search space and performance-critical nature. Existing methods, including Bayesian optimization, have limitations regarding initial setup, computational cost, and convergence efficiency. Our work presents a novel approach that employs LLMs, such as Chat-GPT, to identify starting conditions and narrow down the search space, improving configuration efficiency. We conducted a series of experiments to investigate the variability of LLM-generated responses, uncovering intriguing findings such as potential response caching and consistent behavior based on domain-specific keywords. Furthermore, our results from hyperparameter optimization experiments reveal the potential of LLMs in expediting initialization processes and optimizing configurations. While our initial insights are promising, they also indicate the need for further in-depth investigations and experiments in this domain.
Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学では、複雑なシステム内での最適なパフォーマンスを確保するためには、ソフトウェアツールの精巧な構成が不可欠である。しかし、最適構成の選択に固有の複雑さは、現代の応用で提示された高次元探索空間によってさらに悪化する。従来の試行錯誤法や直観駆動法は非効率かつエラーを起こし、スケーラビリティと再現性を阻害する。本研究では,Large-Language Models (LLM) を利用したソフトウェア構成プロセスの合理化について検討する。インテリジェントアプリケーションにおける機械学習コンポーネントのハイパーパラメータ設定のタスクは、広範囲な検索空間とパフォーマンスクリティカルな性質のため、特に困難である。ベイズ最適化を含む既存の手法には初期設定、計算コスト、収束効率に関する制限がある。本研究は,Chat-GPTなどのLCMを用いて,開始条件を特定し,検索空間を狭め,構成効率を向上する手法を提案する。 llmが生成する応答の変動性を検証し、潜在的な応答キャッシュやドメイン固有キーワードに基づく一貫した動作といった興味深い発見を明らかにする実験を行った。さらに,超パラメータ最適化実験の結果から,初期化プロセスの高速化と構成の最適化におけるLCMの可能性を明らかにした。最初の洞察は有望ですが、この分野におけるさらなる詳細な調査と実験の必要性も示しています。

関連論文リスト

LLM-based Optimization of Compound AI Systems: A Survey [64.39860384538338]
複合AIシステムでは、LLMコール、レトリバー、コードインタプリタ、ツールなどのコンポーネントが相互接続される。近年の進歩により, LLM を用いたパラメータのエンドツーエンド最適化が可能となった。本稿では,複合AIシステムのLCMに基づく最適化の原理と動向について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:06:25Z)
Improving Parallel Program Performance Through DSL-Driven Code Generation with LLM Optimizers [9.880183350366792]
計算処理をプロセッサにマッピングし、メモリを割り当てることは、並列プログラミングのパフォーマンスを最大化するために重要である。これらのマッピング決定は、パフォーマンスエンジニアによって作成されたmapperと呼ばれる特殊な低レベルのシステムコードの開発を通じて管理される。我々は,近年のLLMに基づくマッパー設計の進歩を生かしたアプローチを提案する。 10分以内で、科学的応用における人間の専門家設計を超えるマッパーを最大1.34倍のスピードアップで自動的に発見する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T04:08:37Z)
EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
Discovering Preference Optimization Algorithms with and for Large Language Models [50.843710797024805]
オフライン優先最適化は、LLM(Large Language Model)出力の品質を向上・制御するための重要な手法である。我々は、人間の介入なしに、新しい最先端の選好最適化アルゴリズムを自動で発見する客観的発見を行う。実験は、ロジスティックと指数的損失を適応的にブレンドする新しいアルゴリズムであるDiscoPOPの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T16:58:41Z)
Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark [166.40879020706151]
本稿では、微調整時のメモリコスト低減のためのソリューションとして、BPフリーゼロオーダー最適化(ZO)への移行を提案する。従来のZO-SGD法とは異なり、我々の研究はより広い範囲のZO最適化手法に探索を広げる。本研究は,タスクアライメントの重要性,前方勾配法の役割,アルゴリズムの複雑さと微調整性能のバランスについて,これまで見過ごされてきた最適化原理を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-18T14:08:48Z)
PhaseEvo: Towards Unified In-Context Prompt Optimization for Large Language Models [9.362082187605356]
本稿では、LLMの生成能力と進化アルゴリズムのグローバル検索能力を組み合わせた効率的な自動プロンプト最適化フレームワークであるPhaseEvoについて述べる。 PhaseEvoは、優れた効率を維持しながら、最先端のベースライン手法を大きなマージンで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-17T17:47:10Z)
Large Language Model Agent for Hyper-Parameter Optimization [30.560250427498243]
多様な機械学習タスクにまたがるハイパーパラメータ最適化を自動化するために,LLM(Large Language Models)を活用した新しいパラダイムを導入する。 AgentHPOはタスク情報を自律的に処理し、特定のハイパーパラメータで実験を行い、反復的にそれらを最適化する。このヒューマンライクな最適化プロセスは、必要な試行回数を大幅に削減し、セットアッププロセスを単純化し、解釈可能性とユーザ信頼を高める。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-02T20:12:05Z)
FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large Language Models in Federated Learning [70.38817963253034]
本稿では, ファインチューニング LLM のこれらの課題について論じ, 本パッケージ FS-LLM を主な貢献として紹介する。我々は、FLシナリオにおける将来の拡張のために、包括的フェデレーションパラメータ効率の良い微調整アルゴリズムの実装と汎用プログラミングインタフェースを提供する。本研究では, FS-LLM の有効性を検証し, FL 設定におけるパラメータ効率の高いパラメータ調整アルゴリズムを用いて, 高度な LLM のベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-01T09:40:36Z)
Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models [12.708117108874083]
大きな言語モデル(LLM)は、ゼロショットで自然言語の意図を与えられたコードスニペットを生成する。従来の研究は、タスク固有のプロンプト例でLLM生成プロセスを導く戦略として、インコンテキストラーニング(ICL)を探求していた。本稿では,本論文の総合的研究について述べる。自動コード生成シナリオにおけるLLMのためのPEFT技術。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-21T04:31:06Z)
Multi-Objective Hyperparameter Optimization in Machine Learning -- An Overview [10.081056751778712]
本稿では,多目的ハイパーパラメータ最適化の基礎を導入し,応用MLにおけるその有用性を動機づける。進化的アルゴリズムの領域とベイズ最適化の両方から、既存の最適化戦略を広範囲に調査する。動作条件,予測時間,スパースネス,フェアネス,解釈可能性,ロバストネスなどの目的を考慮し,複数の特定のMLアプリケーションにおけるMOOの有用性を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-15T10:23:19Z)
Fighting the curse of dimensionality: A machine learning approach to finding global optima [77.34726150561087]
本稿では,構造最適化問題におけるグローバル最適化の方法を示す。特定のコスト関数を利用することで、最適化手順が確立された場合と比較して、グローバルをベストに得るか、最悪の場合、優れた結果を得るかのどちらかを得る。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-28T09:50:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。