論文の概要: Exploring the True Potential: Evaluating the Black-box Optimization Capability of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06290v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 13:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 14:40:35.192265
• Title: Exploring the True Potential: Evaluating the Black-box Optimization Capability of Large Language Models
• Title（参考訳）: 真の可能性を探る:大規模言語モデルのブラックボックス最適化能力の評価
• Authors: Beichen Huang, Xingyu Wu, Yu Zhou, Jibin Wu, Liang Feng, Ran Cheng, Kay Chen Tan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は広く普及し、自然言語処理タスクでは例外的な性能を示した。 本稿では、最適化タスクにおけるLLMの可能性について、より深い洞察を提供することにより、この問題に取り組みます。 我々のアプローチでは、離散的および連続的な最適化問題を網羅的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.859634302766146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have gained widespread popularity and demonstrated exceptional performance not only in natural language processing (NLP) tasks but also in non-linguistic domains. Their potential as artificial general intelligence extends beyond NLP, showcasing promising capabilities in diverse optimization scenarios. Despite this rising trend, whether the integration of LLMs into these black-box optimization problems is genuinely beneficial remains unexplored. This paper endeavors to tackle this issue by offering deeper insights into the potential of LLMs in optimization tasks through a comprehensive investigation. Our approach involves a comprehensive evaluation, covering both discrete and continuous optimization problems, aiming to assess the efficacy and distinctive characteristics that LLMs bring to the realm of optimization. Our findings reveal both the limitations and advantages of LLMs in optimization. On one hand, despite consuming the significant power required to run the model, LLMs exhibit subpar performance and lack desirable properties in pure numerical tasks, primarily due to a mismatch between the problem domain and their processing capabilities. On the other hand, although LLMs may not be ideal for traditional numerical optimization, their potential in broader optimization contexts remains promising. LLMs exhibit the ability to solve problems in non-numerical domains and can leverage heuristics from the prompt to enhance their performance. To the best of our knowledge, this work presents the first systematic evaluation of LLMs for numerical optimization, offering a progressive, wide-coverage, and behavioral analysis. Our findings pave the way for a deeper understanding of LLMs' role in optimization and guide future application in diverse scenarios for LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は広く普及し、自然言語処理(NLP)タスクだけでなく、非言語領域でも例外的な性能を示した。 人工知能としての可能性はNLPを超えて広がり、様々な最適化シナリオにおいて有望な能力を示す。 この傾向にもかかわらず、これらのブラックボックス最適化問題へのLSMの統合が真に有益かどうかはまだ明らかになっていない。 本稿では、総合的な調査を通じて、最適化タスクにおけるLLMの可能性についてより深い洞察を提供することにより、この問題に取り組みます。 提案手法は,LLMが最適化の領域にもたらす有効性と特徴を評価することを目的として,離散的および連続的な最適化問題を網羅的に評価することを含む。 本研究は,LLMの最適化における限界と利点を明らかにした。 一方、モデルを実行するのに必要なかなりの電力を消費しているにもかかわらず、LLMは性能が劣り、問題領域と処理能力のミスマッチのため、純粋な数値処理では望ましい性質が欠如している。 一方、LLMは従来の数値最適化には向いていないかもしれないが、より広い最適化コンテキストにおけるその可能性はまだ有望である。 LLMは、非数値領域の問題を解く能力を示し、その性能を高めるプロンプトからヒューリスティックスを活用することができる。 我々の知る限り、この研究は、数値最適化のためのLLMの体系的評価を初めて提示し、進歩的で広範かつ行動分析を提供する。 本研究は, LLMの最適化における役割を深く理解し, LLMの多様なシナリオにおける将来的な応用を導くための道を開くものである。

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