論文の概要: When large language models meet evolutionary algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10510v2
• Date: Sat, 29 Jun 2024 05:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 15:28:10.127535
• Title: When large language models meet evolutionary algorithms
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルが進化的アルゴリズムを満たすとき
• Authors: Wang Chao, Jiaxuan Zhao, Licheng Jiao, Lingling Li, Fang Liu, Shuyuan Yang,
• Abstract要約: 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、創造的な自然言語を生成する強力な能力を持つ。 進化的アルゴリズム(EA)は、複雑な現実世界の問題に対する多様な解決策を発見できる。 テキスト生成と進化の共通する集合性と方向性に動機づけられた本論文では,LLMとEAの並列性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.213640761641926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained large language models (LLMs) have powerful capabilities for generating creative natural text. Evolutionary algorithms (EAs) can discover diverse solutions to complex real-world problems. Motivated by the common collective and directionality of text generation and evolution, this paper illustrates the parallels between LLMs and EAs, which includes multiple one-to-one key characteristics: token representation and individual representation, position encoding and fitness shaping, position embedding and selection, Transformers block and reproduction, and model training and parameter adaptation. By examining these parallels, we analyze existing interdisciplinary research, with a specific focus on evolutionary fine-tuning and LLM-enhanced EAs. Drawing from these insights, valuable future directions are presented for advancing the integration of LLMs and EAs, while highlighting key challenges along the way. These parallels not only reveal the evolution mechanism behind LLMs but also facilitate the development of evolved artificial agents that approach or surpass biological organisms.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、創造的な自然言語を生成する強力な能力を持つ。 進化的アルゴリズム(EA)は、複雑な現実世界の問題に対する多様な解決策を発見できる。 本論文は,テキスト生成と進化の共通的な集合性と方向性によって,トークン表現と個人表現,位置エンコーディングとフィットネスシェーピング,位置埋め込みと選択,トランスフォーマーブロックと再生,モデルトレーニングとパラメータ適応という,複数の1対1のキー特性を含むLLMとEAの並列性を示す。 これらの並列性を調べることで、進化的微調整とLLM強化EAに着目し、既存の学際研究を分析する。 これらの洞察から、LCMとEAの統合を進める上で価値のある今後の方向性が示され、その過程で重要な課題が浮かび上がっています。 これらの並列性は、LSMの背後にある進化のメカニズムを明らかにするだけでなく、生物学的生物に近づいたり超えたりする進化した人工エージェントの開発を促進する。

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