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/2404.06290v2
• Date: Sat, 6 Jul 2024 08:28:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 01:59:35.928921
• 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) は自然言語処理タスクにおいて例外的な性能を示した。 本稿では,LLMの最適化の可能性について深い知見を提供する。 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。
• 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 demonstrated exceptional performance not only in natural language processing tasks but also in a great variety of non-linguistic domains. In diverse optimization scenarios, there is also a rising trend of applying LLMs. However, whether the application of LLMs in the black-box optimization problems is genuinely beneficial remains unexplored. This paper endeavors to offer deep insights into the potential of LLMs in optimization through a comprehensive investigation, which covers both discrete and continuous optimization problems to assess the efficacy and distinctive characteristics that LLMs bring to this field. Our findings reveal both the limitations and advantages of LLMs in optimization. Specifically, on the one hand, despite the significant power consumed for running the models, LLMs exhibit subpar performance 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, where 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. Our findings pave the way for a deeper understanding of LLMs' role in optimization and guide future application of LLMs in a wide range of scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクだけでなく、多種多様な非言語領域でも例外的な性能を示している。 多様な最適化シナリオでは、LLMを適用する傾向も高まっている。 しかし、ブラックボックス最適化問題へのLLMの適用が真に有益であるかどうかは未定である。 本稿では, LLMがこの分野にもたらす有効性や特徴を評価するために, 離散的および連続的な最適化問題の両方を網羅した総合的な調査を通じて, LLMの最適化の可能性について深い知見を提供する。 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。 特に、モデルを実行するために消費される大きな電力にもかかわらず、LLMは、主に問題領域と処理能力のミスマッチのため、純粋に数値的なタスクにおいてサブパーパフォーマンスを示す。一方、LLMは従来の数値最適化には適さ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れらのポテンシャルは有望であり、LLMは非数値的領域の問題を解く能力を示し、その性能を向上させるために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 を初めて体系的に評価するものである。 本研究は,LLMの最適化における役割についてより深く理解し,幅広いシナリオにおけるLLMの今後の応用を導くための道を開くものである。

関連論文リスト

• Optima: Optimizing Effectiveness and Efficiency for LLM-Based Multi-Agent System [75.25394449773052]
  大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は協調的問題解決において顕著な可能性を示している。 通信効率の低下、スケーラビリティの低下、効果的なパラメータ更新方法の欠如などです。 本稿では,コミュニケーション効率とタスク効率を両立させ,これらの課題に対処する新しいフレームワークOptimaを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:00:06Z)
• EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
  大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。 多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。 最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
• MAPO: Boosting Large Language Model Performance with Model-Adaptive Prompt Optimization [73.7779735046424]
  異なるプロンプトを異なるLarge Language Models (LLM) に適応させることで,NLP の様々な下流タスクにまたがる機能の向上が期待できる。 次に、下流タスクにおける各LLMに対して、元のプロンプトを最適化するモデル適応プロンプト(MAPO)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T18:39:59Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• Revisiting OPRO: The Limitations of Small-Scale LLMs as Optimizers [15.809293135844756]
  比較的小規模な言語モデル(LLM)を用いた自動プロンプトのためのOPROを再検討する。 OPROは小規模なLLMにおいて限られた有効性を示し、推論能力は最適化能力を制限している。 我々は,モデル能力と計算コストの両方を考慮するために,将来的な自動プロンプトエンジニアリングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:33:50Z)
• Large Language Model-Based Evolutionary Optimizer: Reasoning with elitism [1.1463861912335864]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T13:57:37Z)
• How Multimodal Integration Boost the Performance of LLM for Optimization: Case Study on Capacitated Vehicle Routing Problems [33.33996058215666]
  大規模言語モデル(LLM)は、複雑な最適化課題に対処するための有能なツールとして自らを位置づけている。 テキストと視覚の両方のプロンプトを処理可能なマルチモーダルLLMを用いて最適化性能を向上させることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T06:24:21Z)
• Are Large Language Models Good Prompt Optimizers? [65.48910201816223]
  我々は,LLMに基づくPrompt Optimizationの実際のメカニズムを明らかにするために研究を行っている。 以上の結果から, LLMは, 反射中の誤差の真の原因を特定するのに苦慮し, 自己の事前知識に偏っていることが明らかとなった。 我々は、より制御可能な方法でターゲットモデルの振舞いを直接最適化する新しい「自動振舞い最適化」パラダイムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T09:48:54Z)
• Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and Domain-Specificity [61.54815512469125]
  本調査は,大規模言語モデル(LLM)における事実性の重要課題に対処する。 LLMが様々な領域にまたがる応用を見出すにつれ、その出力の信頼性と正確性は重要となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T14:18:03Z)
• Towards Optimizing with Large Language Models [3.80039497875781]
  各種タスクやデータサイズにまたがるLLMの最適化能力の評価を行う。 様々な視点からタスクパフォーマンスの総合評価を行うために,3つの異なる指標を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T15:35:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。