論文の概要: Two Optimizers Are Better Than One: LLM Catalyst for Enhancing Gradient-Based Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19732v2
• Date: Fri, 31 May 2024 08:13:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 18:54:00.196375
• Title: Two Optimizers Are Better Than One: LLM Catalyst for Enhancing Gradient-Based Optimization
• Title（参考訳）: LLM触媒によるグラディエント最適化
• Authors: Zixian Guo, Ming Liu, Zhilong Ji, Jinfeng Bai, Yiwen Guo, Wangmeng Zuo,
• Abstract要約: 我々は,勾配に基づく最適化と大規模言語モデル(MsLL)が相互補完的であることを示し,協調的な最適化手法を提案する。 私たちのコードはhttps://www.guozix.com/guozix/LLM-catalystでリリースされています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.95292905263393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning a skill generally relies on both practical experience by doer and insightful high-level guidance by instructor. Will this strategy also work well for solving complex non-convex optimization problems? Here, a common gradient-based optimizer acts like a disciplined doer, making locally optimal update at each step. Recent methods utilize large language models (LLMs) to optimize solutions for concrete problems by inferring from natural language instructions, akin to a high-level instructor. In this paper, we show that these two optimizers are complementary to each other, suggesting a collaborative optimization approach. The gradient-based optimizer and LLM-based optimizer are combined in an interleaved manner. We instruct LLMs using task descriptions and timely optimization trajectories recorded during gradient-based optimization. Inferred results from LLMs are used as restarting points for the next stage of gradient optimization. By leveraging both the locally rigorous gradient-based optimizer and the high-level deductive LLM-based optimizer, our combined optimization method consistently yields improvements over competitive baseline prompt tuning methods. Our results demonstrate the synergistic effect of conventional gradient-based optimization and the inference ability of LLMs. The code is released at https://github.com/guozix/LLM-catalyst.
• Abstract（参考訳）: スキルの習得は一般的に、実践的な実践経験とインストラクターによる洞察に富んだハイレベルガイダンスの両方に依存します。 この戦略は複雑な非凸最適化問題の解決にも有効か? ここでは、共通の勾配ベースのオプティマイザが規律のあるドーラのように動作し、各ステップで局所的に最適な更新を行う。 近年の手法では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,高レベルのインストラクターと同様,自然言語命令から推論することで,具体的問題の解法を最適化している。 本稿では,これら2つのオプティマイザが相互補完的であることを示し,協調最適化手法を提案する。 勾配ベースオプティマイザとLLMベースのオプティマイザをインターリーブ方式で組み合わせる。 我々は,勾配に基づく最適化中に記録されたタスク記述とタイムリーな最適化トラジェクトリを用いてLCMを指示する。 勾配最適化の次の段階における再起動点として, LLMによる推定結果を用いる。 局所的な厳密な勾配に基づく最適化手法と高レベルな導出性LLMに基づく最適化手法を併用することにより、競争ベースライン・プロンプト・チューニング法よりも常に改善が得られている。 本研究は,従来の勾配最適化の相乗効果とLLMの推論能力を示すものである。 コードはhttps://github.com/guozix/LLM-catalystでリリースされる。

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