論文の概要: An investigation on the use of Large Language Models for hyperparameter tuning in Evolutionary Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02451v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 13:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 13:37:05.794350
• Title: An investigation on the use of Large Language Models for hyperparameter tuning in Evolutionary Algorithms
• Title（参考訳）: 進化的アルゴリズムにおける大規模言語モデルを用いたハイパーパラメータチューニングに関する研究
• Authors: Leonardo Lucio Custode, Fabio Caraffini, Anil Yaman, Giovanni Iacca,
• Abstract要約: 最適化ログをオンラインで分析するために,オープンソースのLarge Language Models (LLM) を2つ採用している。 本研究では, (1+1)-ESのステップサイズ適応の文脈におけるアプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0998481751764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperparameter optimization is a crucial problem in Evolutionary Computation. In fact, the values of the hyperparameters directly impact the trajectory taken by the optimization process, and their choice requires extensive reasoning by human operators. Although a variety of self-adaptive Evolutionary Algorithms have been proposed in the literature, no definitive solution has been found. In this work, we perform a preliminary investigation to automate the reasoning process that leads to the choice of hyperparameter values. We employ two open-source Large Language Models (LLMs), namely Llama2-70b and Mixtral, to analyze the optimization logs online and provide novel real-time hyperparameter recommendations. We study our approach in the context of step-size adaptation for (1+1)-ES. The results suggest that LLMs can be an effective method for optimizing hyperparameters in Evolution Strategies, encouraging further research in this direction.
• Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化は進化計算において重要な問題である。 実際、ハイパーパラメータの値は最適化プロセスによって取られた軌道に直接影響を与え、その選択には人間の操作者による広範な推論が必要である。 この論文では、様々な自己適応進化アルゴリズムが提案されているが、決定的な解決策は見つかっていない。 本研究では,超パラメータ値の選択につながる推論プロセスを自動化するための予備的な調査を行う。 Llama2-70bとMixtralという2つのオープンソースのLarge Language Models(LLMs)を用いて、最適化ログをオンラインで分析し、新しいリアルタイムハイパーパラメーターレコメンデーションを提供する。 本研究では, (1+1)-ESのステップサイズ適応の文脈におけるアプローチについて検討する。 以上の結果から, LLMは進化戦略におけるハイパーパラメータの最適化に有効である可能性が示唆された。

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