論文の概要: Large Language Models for Tuning Evolution Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10999v1
• Date: Thu, 16 May 2024 21:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 19:46:29.555332
• Title: Large Language Models for Tuning Evolution Strategies
• Title（参考訳）: 進化戦略をチューニングするための大規模言語モデル
• Authors: Oliver Kramer,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、世界の知識と推論能力を示す。 本稿では,これらの機能を利用して進化戦略(ES)パラメータを効果的にチューニングするフィードバックループ機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit world knowledge and inference capabilities, making them powerful tools for various applications. This paper proposes a feedback loop mechanism that leverages these capabilities to tune Evolution Strategies (ES) parameters effectively. The mechanism involves a structured process of providing programming instructions, executing the corresponding code, and conducting thorough analysis. This process is specifically designed for the optimization of ES parameters. The method operates through an iterative cycle, ensuring continuous refinement of the ES parameters. First, LLMs process the instructions to generate or modify the code. The code is then executed, and the results are meticulously logged. Subsequent analysis of these results provides insights that drive further improvements. An experiment on tuning the learning rates of ES using the LLaMA3 model demonstrate the feasibility of this approach. This research illustrates how LLMs can be harnessed to improve ES algorithms' performance and suggests broader applications for similar feedback loop mechanisms in various domains.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は世界的知識と推論能力を示し、様々なアプリケーションに強力なツールを提供する。 本稿では,これらの機能を利用して進化戦略(ES)パラメータを効果的にチューニングするフィードバックループ機構を提案する。 このメカニズムは、プログラム命令を提供し、対応するコードを実行し、徹底的な分析を行う構造化プロセスを含む。 このプロセスは、ESパラメータの最適化のために特別に設計されている。 この方法は反復サイクルを通して動作し、ESパラメータの連続的な洗練を保証する。 まず LLM はコードの生成や修正を行う命令を処理する。 その後、コードが実行され、結果は慎重にログされる。 これらの結果のその後の分析は、さらなる改善を促す洞察を与えてくれる。 LLaMA3モデルを用いてESの学習率を調整する実験により,このアプローチの有効性が示された。 本研究は,LSMがESアルゴリズムの性能向上にどのように活用できるかを示し,様々な領域における同様のフィードバックループ機構の幅広い応用を提案する。

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