Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evolutionary Computation in the Era of Large Language Model: Survey and Roadmap

論文の概要: Evolutionary Computation in the Era of Large Language Model: Survey and Roadmap

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10034v3
Date: Wed, 29 May 2024 09:00:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 23:40:54.836287
Title: Evolutionary Computation in the Era of Large Language Model: Survey and Roadmap
Title（参考訳）: 大規模言語モデル時代の進化的計算:サーベイとロードマップ
Authors: Xingyu Wu, Sheng-hao Wu, Jibin Wu, Liang Feng, Kay Chen Tan,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)と進化的アルゴリズム(EA)の相互作用は、複雑な問題における適用可能性の共通の追求を共有している。 LLMに固有の豊富なドメイン知識により、EAはよりインテリジェントな検索を行うことができる。本稿では、相互インスピレーションを2つの主要な道に分類する、徹底的なレビューと前方のロードマップを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.959633651475016
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have not only revolutionized natural language processing but also extended their prowess to various domains, marking a significant stride towards artificial general intelligence. The interplay between LLMs and evolutionary algorithms (EAs), despite differing in objectives and methodologies, share a common pursuit of applicability in complex problems. Meanwhile, EA can provide an optimization framework for LLM's further enhancement under black-box settings, empowering LLM with flexible global search capacities. On the other hand, the abundant domain knowledge inherent in LLMs could enable EA to conduct more intelligent searches. Furthermore, the text processing and generative capabilities of LLMs would aid in deploying EAs across a wide range of tasks. Based on these complementary advantages, this paper provides a thorough review and a forward-looking roadmap, categorizing the reciprocal inspiration into two main avenues: LLM-enhanced EA and EA-enhanced LLM. Some integrated synergy methods are further introduced to exemplify the complementarity between LLMs and EAs in diverse scenarios, including code generation, software engineering, neural architecture search, and various generation tasks. As the first comprehensive review focused on the EA research in the era of LLMs, this paper provides a foundational stepping stone for understanding the collaborative potential of LLMs and EAs. The identified challenges and future directions offer guidance for researchers and practitioners to unlock the full potential of this innovative collaboration in propelling advancements in optimization and artificial intelligence. We have created a GitHub repository to index the relevant papers: https://github.com/wuxingyu-ai/LLM4EC.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は自然言語処理に革命をもたらしただけでなく、様々な分野にも進出し、人工知能への大きな一歩を踏み出した。 LLMと進化的アルゴリズム(EA)の相互作用は、目的や方法論の違いにもかかわらず、複雑な問題に適用可能性の共通の追求を共有している。一方、EAは、ブラックボックス設定下でのLLMのさらなる拡張のための最適化フレームワークを提供し、柔軟性のあるグローバル検索能力を持つLLMに権限を与えることができる。一方、LLMに固有の豊富なドメイン知識により、EAはよりインテリジェントな検索を行うことができる。さらに、LLMのテキスト処理と生成能力は、幅広いタスクにまたがってEAをデプロイするのに役立ちます。本稿では,これらの相補的優位性に基づいて,相互インスピレーションを LLM 強化 EA と EA 強化 LLM の2つの主要経路に分類する,徹底的なレビューと,先進的なロードマップを提供する。コード生成、ソフトウェア工学、ニューラルアーキテクチャ探索、および様々な生成タスクを含む様々なシナリオにおいて、LLMとEAの相補性を実証するために、いくつかの統合されたシナジー手法が導入された。 LLM時代のEA研究に焦点をあてた最初の総合的なレビューとして、本論文はLLMとEAの協調可能性を理解するための基礎的な足場を提供する。特定された課題と今後の方向性は、研究者や実践者が、最適化と人工知能の進歩を推進し、この革新的なコラボレーションの可能性を最大限に解き放つためのガイダンスを提供する。私たちは、関連する論文をインデックスするGitHubリポジトリを作成しました。

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