論文の概要: Large Language Model-Based Evolutionary Optimizer: Reasoning with elitism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02054v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 13:57:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:37:55.883972
• Title: Large Language Model-Based Evolutionary Optimizer: Reasoning with elitism
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づく進化的オプティマイザ:elithmによる推論
• Authors: Shuvayan Brahmachary, Subodh M. Joshi, Aniruddha Panda, Kaushik Koneripalli, Arun Kumar Sagotra, Harshil Patel, Ankush Sharma, Ameya D. Jagtap, Kaushic Kalyanaraman
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論能力を示している。 本稿では,LLMが様々なシナリオにまたがるゼロショット最適化能力を有していることを主張する。 LLMを用いた数値最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1463861912335864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning abilities, prompting interest in their application as black-box optimizers. This paper asserts that LLMs possess the capability for zero-shot optimization across diverse scenarios, including multi-objective and high-dimensional problems. We introduce a novel population-based method for numerical optimization using LLMs called Language-Model-Based Evolutionary Optimizer (LEO). Our hypothesis is supported through numerical examples, spanning benchmark and industrial engineering problems such as supersonic nozzle shape optimization, heat transfer, and windfarm layout optimization. We compare our method to several gradient-based and gradient-free optimization approaches. While LLMs yield comparable results to state-of-the-art methods, their imaginative nature and propensity to hallucinate demand careful handling. We provide practical guidelines for obtaining reliable answers from LLMs and discuss method limitations and potential research directions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は驚くべき推論能力を示し、ブラックボックスオプティマイザとしてアプリケーションへの関心を高めた。 本稿では,多目的および高次元問題を含む多様なシナリオにおいて,llmがゼロショット最適化の能力を有することを述べる。 本稿では,言語モデルに基づく進化最適化 (LEO) と呼ばれるLLMを用いた数値最適化手法を提案する。 本仮説は,超音速ノズル形状最適化,熱伝達,風洞配置最適化などの産業工学的問題とベンチマークの数値例を通じて支持される。 本手法を勾配ベースおよび勾配のない最適化手法と比較する。 LLMは最先端の手法に匹敵する結果をもたらすが、その想像的性質と幻覚的要求対応の妥当性は高い。 我々は,LCMから信頼性の高い回答を得るための実践的ガイドラインを提案し,手法の限界と潜在的研究の方向性について議論する。

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