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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14716v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 09:38:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:40.401150
• 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。
• 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 seen substantial progress, with applications spanning optimization, machine learning, mathematical reasoning, and scientific discovery. Given the rapid advancements and expanding scope of this field, a systematic review is both timely and necessary. This paper provides a systematic review of LLM4AD. First, we offer an overview and summary of existing studies. Then, we introduce a taxonomy and review the literature across four dimensions: the roles of LLMs, search methods, prompt methods, and application domains with a discussion of potential and achievements of LLMs in AD. Finally, we identify current challenges and highlight several 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)の出現は、この分野における自動化とイノベーションを強化し、新しい視点と有望なソリューションを提供しています。 過去3年間で、最適化、機械学習、数学的推論、科学的発見など、LLMをAD(LLM4AD)に統合するアプリケーションが大幅に進歩した。 この分野の急速な進歩と拡張範囲を考えると、体系的なレビューはタイムリーかつ必要である。 本稿では LLM4AD の体系的レビューを行う。 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, 探索方法, プロンプトメソッド, アプリケーションドメインの4つの分野にわたる文献を, ADにおける LLM の可能性と成果を論じながら, 分類学を導入し, 文献をレビューする。 最後に、現在の課題を特定し、今後の研究に向けたいくつかの有望な方向性を強調します。

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