論文の概要: A Systematic Survey on Large Language Models for Algorithm Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14716v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 09:40:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:26.985321
• Title: A Systematic Survey on Large Language Models for Algorithm Design
• Title（参考訳）: アルゴリズム設計のための大規模言語モデルに関する体系的研究
• Authors: Fei Liu, Yiming Yao, Ping Guo, Zhiyuan Yang, Zhe Zhao, Xi Lin, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Zhichao Lu, Zhenkun Wang, Qingfu Zhang,
• Abstract要約: アルゴリズム設計(AD)は、様々な領域にわたる効果的な問題解決に不可欠である。 LLM(Large Language Models)の出現は、この分野における自動化とイノベーションを著しく強化した。 本稿では LLM4AD に関する研究を体系的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.556342145274613
• License:
• Abstract: Algorithm Design (AD) is crucial for effective problem-solving across various domains. The advent of Large Language Models (LLMs) has notably enhanced the automation and innovation within this field, offering new perspectives and promising solutions. Over the past three years, the integration of LLMs into AD (LLM4AD) has progressed significantly, finding applications in diverse areas such as optimization, machine learning, mathematical reasoning, and scientific discovery. Given the rapid development and broadening scope of this field, a systematic review is both timely and essential. This paper provides a systematic review of the works on LLM4AD. First, we present an overview and summary of existing studies. Then, we present a systematic taxonomy and a review of existing works along four dimensions, including the role of LLMs, search techniques, prompt strategies, and applications, with a discussion of the potential and achievements of using LLMs. Finally, we explore current challenges and propose several open questions and promising directions for future research.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズム設計(AD)は、様々な領域にわたる効果的な問題解決に不可欠である。 LLM(Large Language Models)の出現により、この分野における自動化とイノベーションが向上し、新たな視点と有望なソリューションが提供された。 過去3年間で、LLM4AD(LLM4AD)へのLSMの統合は大幅に進展し、最適化、機械学習、数学的推論、科学的発見など様々な分野の応用が発見されている。 この分野の急速な開発と拡大の範囲を考えると、体系的なレビューはタイムリーかつ不可欠である。 本稿では LLM4AD に関する研究を体系的にレビューする。 まず,既存研究の概要と概要を紹介する。 そこで,本研究では, LLMの役割, 探索技術, 迅速な戦略, 応用など, 4つの側面にまたがる既存研究の体系的な分類とレビューを行い, LLMの利用の可能性と成果について考察する。 最後に、現在行われている課題を探求し、いくつかのオープンな質問と今後の研究への有望な方向性を提案する。

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