論文の概要: Towards Explainable Evolution Strategies with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08331v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 09:28:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:09:27.568608
• Title: Towards Explainable Evolution Strategies with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた説明可能な進化戦略に向けて
• Authors: Jill Baumann, Oliver Kramer,
• Abstract要約: 本稿では,自己適応的進化戦略(ES)と大規模言語モデル(LLM)を統合するアプローチを提案する。 我々は、フィットネスの進化、ステップサイズの調整、停滞によるイベントの再スタートなど、最適化の旅の詳細なログを収集する。 LLMを使用してこれらのログを処理し、簡潔でユーザフレンドリーな要約を生成する。
• 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: This paper introduces an approach that integrates self-adaptive Evolution Strategies (ES) with Large Language Models (LLMs) to enhance the explainability of complex optimization processes. By employing a self-adaptive ES equipped with a restart mechanism, we effectively navigate the challenging landscapes of benchmark functions, capturing detailed logs of the optimization journey, including fitness evolution, step-size adjustments, and restart events due to stagnation. An LLM is then utilized to process these logs, generating concise, user-friendly summaries that highlight key aspects such as convergence behavior, optimal fitness achievements, and encounters with local optima. Our case study on the Rastrigin function demonstrates how our approach makes the complexities of ES optimization transparent and accessible. Our findings highlight the potential of using LLMs to bridge the gap between advanced optimization algorithms and their interpretability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己適応的進化戦略(ES)と大規模言語モデル(LLM)を統合し,複雑な最適化プロセスの説明可能性を高めるアプローチを提案する。 再起動機構を備えた自己適応型ESを用いることで、ベンチマーク関数の難易度を効果的にナビゲートし、フィットネスの進化、ステップサイズ調整、停滞による再起動イベントを含む最適化過程の詳細なログをキャプチャする。 LLMはこれらのログを処理するために利用され、収束挙動、最適適合達成、局所最適点との遭遇といった重要な側面を強調する簡潔でユーザフレンドリーな要約を生成する。 Rastrigin関数のケーススタディは、我々のアプローチがES最適化の複雑さを透過的でアクセスしやすいものにする方法を示している。 本研究は,高度な最適化アルゴリズムと解釈可能性とのギャップを埋めるためにLLMを使うことの可能性を明らかにする。

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