論文の概要: An Example of Evolutionary Computation + Large Language Model Beating Human: Design of Efficient Guided Local Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02051v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 04:11:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 15:54:45.904161
• Title: An Example of Evolutionary Computation + Large Language Model Beating Human: Design of Efficient Guided Local Search
• Title（参考訳）: 進化的計算+大言語モデルが人間に勝る一例:効率的なガイド付き局所探索の設計
• Authors: Fei Liu, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Xi Lin, Fu Luo, Zhenkun Wang, Zhichao Lu, Qingfu Zhang
• Abstract要約: 本稿では,アルゴリズム設計のための大規模言語モデル(Large Language Model, AEL)フレームワークを用いた新しいアルゴリズム進化法を提案する。 AELは、大規模言語モデルのパワーと進化計算のパラダイムを組み合わせて、アルゴリズムを設計、組み合わせ、修正する。 AELが設計したローカルサーチ(GLS)は、最先端の人間設計のGLSを同じイテレーション予算で上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.61920703757594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is often very tedious for human experts to design efficient algorithms. Recently, we have proposed a novel Algorithm Evolution using Large Language Model (AEL) framework for automatic algorithm design. AEL combines the power of a large language model and the paradigm of evolutionary computation to design, combine, and modify algorithms automatically. In this paper, we use AEL to design the guide algorithm for guided local search (GLS) to solve the well-known traveling salesman problem (TSP). AEL automatically evolves elite GLS algorithms in two days, with minimal human effort and no model training. Experimental results on 1,000 TSP20-TSP100 instances and TSPLib instances show that AEL-designed GLS outperforms state-of-the-art human-designed GLS with the same iteration budget. It achieves a 0% gap on TSP20 and TSP50 and a 0.032% gap on TSP100 in 1,000 iterations. Our findings mark the emergence of a new era in automatic algorithm design.
• Abstract（参考訳）: 人間の専門家が効率的なアルゴリズムを設計するのは、しばしば面倒である。 近年,自動アルゴリズム設計のための大規模言語モデル(ael)フレームワークを用いた新しいアルゴリズム進化を提案する。 aelは大規模な言語モデルのパワーと進化的計算のパラダイムを組み合わせ、自動的にアルゴリズムを設計、組み合わせ、修正する。 本稿では、AELを用いて、ガイド付きローカルサーチ(GLS)のガイドアルゴリズムを設計し、よく知られた旅行セールスマン問題(TSP)を解決する。 AELは、人間の最小限の努力とモデルトレーニングなしで、エリートGLSアルゴリズムを2日で自動的に進化させる。 1000のTSP20-TSP100インスタンスとTSPLibインスタンスの実験結果から、ALEが設計したGLSは、同じイテレーション予算で最先端の人間設計のGLSより優れていた。 TSP20とTSP50の差は0%、TSP100の差は0.032%である。 以上より,自動アルゴリズム設計における新たな時代の出現を示唆する。

関連論文リスト

• Beyond the Hype: Benchmarking LLM-Evolved Heuristics for Bin Packing [0.1843404256219181]
  エスカレートする武器競争は、ニュースを急速に生み出し、それらを進化させるプロセスの効率を改善している。 我々は, LLMの大部分が, 広範囲のベンチマークで評価された場合, うまく一般化しないことを示した。 我々は、インスタンス空間の小さな領域でのみ機能する非常に専門的な結合を生成することで得られる利益を慎重に評価する必要があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T11:23:50Z)
• Monte Carlo Tree Search for Comprehensive Exploration in LLM-Based Automatic Heuristic Design [33.58608225370497]
  大規模言語モデル (LLM) に基づく自動設計 (AHD) 手法は、手作業による介入なしに高品質な設計を作成することを約束している。 本稿では,進化進化にモンテカルロ木探索(MCTS)を用いることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T06:00:50Z)
• CodeXEmbed: A Generalist Embedding Model Family for Multiligual and Multi-task Code Retrieval [103.116634967815]
  CodeXEmbedは400Mから7Bパラメータの大規模なコード埋め込みモデルのファミリーである。 我々の新しいトレーニングパイプラインは、複数のプログラミング言語を統合し、様々なコード関連タスクを共通の検索フレームワークに変換する。 私たちの7Bモデルは、コード検索において新しい最先端(SOTA)を設定し、以前の主要なモデルであるVoyage-CodeをCoIRベンチマークで20%以上上回っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T16:54:45Z)
• Multi-objective Evolution of Heuristic Using Large Language Model [29.337470185034555]
  探索を多目的最適化問題としてモデル化し、最適性能を超える追加の実践的基準を導入することを検討する。 我々は,最初の多目的探索フレームワークである多目的ヒューリスティック進化(MEoH)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T12:32:41Z)
• Guided Evolution with Binary Discriminators for ML Program Search [64.44893463120584]
  プログラムのペアがどのプログラムの方が優れているかを識別するために、オンラインで訓練された二項判別器による指導進化を提案する。 本稿では,MLの記号探索における3.7倍の高速化,RL損失関数の4倍の高速化など,様々な問題に対する進化の高速化を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T16:59:24Z)
• ReEvo: Large Language Models as Hyper-Heuristics with Reflective Evolution [35.39046514910755]
  本稿では,言語ハイパーヒューリスティックス(LHHs)について紹介する。 LHHを効果的に探索するための進化探索(ReEvo)と、空間内の言語的勾配を提供する反射の新たな統合である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T05:04:51Z)
• Algorithm Evolution Using Large Language Model [18.03090066194074]
  大規模言語モデル(AEL)を用いた進化的アルゴリズムを提案する。 AELはモデルトレーニングなしでアルゴリズムレベルの進化を行う。 人間の努力とドメイン知識の要求は大幅に削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T09:38:44Z)
• Connecting Large Language Models with Evolutionary Algorithms Yields Powerful Prompt Optimizers [70.18534453485849]
  EvoPromptは離散的なプロンプト最適化のためのフレームワークである。 進化的アルゴリズム(EA)の概念は、優れた性能と高速収束を示すものである。 人為的なプロンプトと既存の方法で自動プロンプト生成を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T16:50:09Z)
• When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning? [51.2699797837818]
  本稿では,コードと推論能力の相関性を測定するために,複雑性に富んだ推論スコア(CIRS)を提案する。 具体的には、抽象構文木を用いて構造情報をエンコードし、論理的複雑性を計算する。 コードはhttps://github.com/zjunlp/EasyInstructのEasyInstructフレームワークに統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:22:39Z)
• Searching for More Efficient Dynamic Programs [61.79535031840558]
  本稿では,プログラム変換の集合,変換プログラムの効率を評価するための単純な指標,およびこの指標を改善するための探索手順について述べる。 実際に、自動検索は初期プログラムの大幅な改善を見出すことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T20:52:55Z)
• Towards Optimally Efficient Tree Search with Deep Learning [76.64632985696237]
  本稿では,線形モデルから信号整数を推定する古典整数最小二乗問題について検討する。 問題はNPハードであり、信号処理、バイオインフォマティクス、通信、機械学習といった様々な応用でしばしば発生する。 本稿では, 深いニューラルネットワークを用いて, 単純化されたメモリバウンドA*アルゴリズムの最適推定を推定し, HATSアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T08:00:02Z)

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。