論文の概要: Large Language Models for the Automated Analysis of Optimization Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08472v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 14:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 15:19:06.346460
• Title: Large Language Models for the Automated Analysis of Optimization Algorithms
• Title（参考訳）: 最適化アルゴリズムの自動解析のための大規模言語モデル
• Authors: Camilo Chac\'on Sartori and Christian Blum and Gabriela Ochoa
• Abstract要約: 最適化アルゴリズムの領域内でのLLM(Large Language Models)の可能性をSTNWebに組み込むことで実証することを目的としている。 これは、最適化アルゴリズムの挙動を可視化するサーチトラジェクトリ・ネットワーク(STN)の生成のためのWebベースのツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9668407688201361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability of Large Language Models (LLMs) to generate high-quality text and code has fuelled their rise in popularity. In this paper, we aim to demonstrate the potential of LLMs within the realm of optimization algorithms by integrating them into STNWeb. This is a web-based tool for the generation of Search Trajectory Networks (STNs), which are visualizations of optimization algorithm behavior. Although visualizations produced by STNWeb can be very informative for algorithm designers, they often require a certain level of prior knowledge to be interpreted. In an attempt to bridge this knowledge gap, we have incorporated LLMs, specifically GPT-4, into STNWeb to produce extensive written reports, complemented by automatically generated plots, thereby enhancing the user experience and reducing the barriers to the adoption of this tool by the research community. Moreover, our approach can be expanded to other tools from the optimization community, showcasing the versatility and potential of LLMs in this field.
• Abstract（参考訳）: 高品質なテキストやコードを生成するためのLLM(Large Language Models)の能力は、その人気を高めている。 本稿では,最適化アルゴリズムの領域内でのLLMの可能性をSTNWebに組み込むことで実証することを目的とする。 これは、最適化アルゴリズムの挙動を可視化するサーチトラジェクトリネットワーク(STN)の生成のためのWebベースのツールである。 stnwebが生成する視覚化は、アルゴリズム設計者にとって非常に有益であるが、多くの場合、あるレベルの事前知識を解釈する必要がある。 この知識のギャップを埋めるために,我々はstonweb に llms,特に gpt-4 を組み込んで広範なレポートを作成し,自動生成プロットによって補完され,ユーザエクスペリエンスが向上し,研究コミュニティによるこのツールの採用障壁が軽減された。 さらに,本手法は最適化コミュニティの他のツールにも拡張可能であり,この分野におけるLLMの汎用性と可能性を示している。

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