論文の概要: In-the-loop Hyper-Parameter Optimization for LLM-Based Automated Design of Heuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16309v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 14:04:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:41:04.201852
• Title: In-the-loop Hyper-Parameter Optimization for LLM-Based Automated Design of Heuristics
• Title（参考訳）: LLMに基づくヒューリスティック自動設計のためのループ内ハイパーパラメータ最適化
• Authors: Niki van Stein, Diederick Vermetten, Thomas Bäck,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、(メタ)ヒューリスティックを自動的に生成し最適化する大きな可能性を示している。 本稿では,オープンソースのLLaMEAフレームワークとハイパー進化最適化(HPO)手法を統合した新しいハイブリッドアプローチであるLLaMEA-HPOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.020482269513546456
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown great potential in automatically generating and optimizing (meta)heuristics, making them valuable tools in heuristic optimization tasks. However, LLMs are generally inefficient when it comes to fine-tuning hyper-parameters of the generated algorithms, often requiring excessive queries that lead to high computational and financial costs. This paper presents a novel hybrid approach, LLaMEA-HPO, which integrates the open source LLaMEA (Large Language Model Evolutionary Algorithm) framework with a Hyper-Parameter Optimization (HPO) procedure in the loop. By offloading hyper-parameter tuning to an HPO procedure, the LLaMEA-HPO framework allows the LLM to focus on generating novel algorithmic structures, reducing the number of required LLM queries and improving the overall efficiency of the optimization process. We empirically validate the proposed hybrid framework on benchmark problems, including Online Bin Packing, Black-Box Optimization, and the Traveling Salesperson Problem. Our results demonstrate that LLaMEA-HPO achieves superior or comparable performance compared to existing LLM-driven frameworks while significantly reducing computational costs. This work highlights the importance of separating algorithmic innovation and structural code search from parameter tuning in LLM-driven code optimization and offers a scalable approach to improve the efficiency and effectiveness of LLM-based code generation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、(メタ)ヒューリスティックを自動的に生成し、最適化する大きな可能性を示しており、ヒューリスティック最適化タスクにおいて貴重なツールとなっている。 しかし、LLMは生成したアルゴリズムの微調整ハイパーパラメーターに関して一般的に非効率であり、しばしば高い計算と財政コストにつながる過剰なクエリを必要とする。 本稿では,LLaMEA(Large Language Model Evolutionary Algorithm)フレームワークとHyper-Parameter Optimization (HPO)プロシージャを統合した新しいハイブリッド手法LLaMEA-HPOを提案する。 HPOプロシージャにハイパーパラメータチューニングをオフロードすることで、LLaMEA-HPOフレームワークはLLMが新しいアルゴリズム構造を生成することに集中し、必要なLLMクエリの数を削減し、最適化プロセスの全体的な効率を改善する。 提案するハイブリッド・フレームワークを,オンライン・ビン・パッケージング,ブラックボックス最適化,トラベリング・セールスパーソン問題などのベンチマーク問題で実証的に検証する。 以上の結果から,LLaMEA-HPO は既存の LLM 駆動フレームワークに比べて性能が優れ,計算コストが大幅に削減された。 この研究は、LLM駆動のコード最適化において、アルゴリズムの革新とパラメータチューニングから構造的なコード探索を分離することの重要性を強調し、LLMベースのコード生成の効率性と効率性を改善するためのスケーラブルなアプローチを提供する。

関連論文リスト

• Less is More: Extreme Gradient Boost Rank-1 Adaption for Efficient Finetuning of LLMs [75.11449420928139]
  微調整型大規模言語モデル(LLM)は、訓練済みモデルを下流タスクに適応させる上で重要な技術となっている。 Low-Rank Adaptation (LoRA) は有望な解決法として登場したが、低ランク適応の実用性能と理論的最適性の間にはギャップがある。 本稿では,このギャップを埋める新しいフレームワークであるeXtreme Gradient Boosting LoRAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T17:07:13Z)
• LLM-based Optimization of Compound AI Systems: A Survey [64.39860384538338]
  複合AIシステムでは、LLMコール、レトリバー、コードインタプリタ、ツールなどのコンポーネントが相互接続される。 近年の進歩により, LLM を用いたパラメータのエンドツーエンド最適化が可能となった。 本稿では,複合AIシステムのLCMに基づく最適化の原理と動向について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:06:25Z)
• Optima: Optimizing Effectiveness and Efficiency for LLM-Based Multi-Agent System [75.25394449773052]
  大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は協調的問題解決において顕著な可能性を示している。 通信効率の低下、スケーラビリティの低下、効果的なパラメータ更新方法の欠如などです。 本稿では,コミュニケーション効率とタスク効率を両立させ,これらの課題に対処する新しいフレームワークOptimaを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:00:06Z)
• The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities [0.35998666903987897]
  本稿では,Large Language Models (LLM) の微調整について検討する。 従来の自然言語処理(NLP)モデルから、AIにおける彼らの重要な役割まで、LLMの歴史的進化を概説している。 本報告では, 微調整LDMのための構造化7段パイプラインについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T14:48:02Z)
• Iterative or Innovative? A Problem-Oriented Perspective for Code Optimization [81.88668100203913]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いプログラミングタスクを解く上で強力な能力を示している。 本稿では,パフォーマンス向上に着目したコード最適化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T16:10:10Z)
• Revisiting OPRO: The Limitations of Small-Scale LLMs as Optimizers [15.809293135844756]
  比較的小規模な言語モデル(LLM)を用いた自動プロンプトのためのOPROを再検討する。 OPROは小規模なLLMにおいて限られた有効性を示し、推論能力は最適化能力を制限している。 我々は,モデル能力と計算コストの両方を考慮するために,将来的な自動プロンプトエンジニアリングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:33:50Z)
• Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark [166.40879020706151]
  本稿では、微調整時のメモリコスト低減のためのソリューションとして、BPフリーゼロオーダー最適化(ZO)への移行を提案する。 従来のZO-SGD法とは異なり、我々の研究はより広い範囲のZO最適化手法に探索を広げる。 本研究は,タスクアライメントの重要性,前方勾配法の役割,アルゴリズムの複雑さと微調整性能のバランスについて,これまで見過ごされてきた最適化原理を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T14:08:48Z)
• Large Language Models to Enhance Bayesian Optimization [57.474613739645605]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の能力をベイズ最適化に組み込む新しいアプローチであるLLAMBOを提案する。 高いレベルでは、自然言語のBO問題を枠組み化し、LLMが歴史的評価に照らした有望な解を反復的に提案し、評価することを可能にする。 以上の結果から,LLAMBOはゼロショットウォームスタートに有効であり,サロゲートモデリングや候補サンプリングの促進,特に観察が不十分な場合の探索の初期段階において有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T11:44:06Z)
• Using Large Language Models for Hyperparameter Optimization [31.537306578628556]
  本稿では,高パラメータ最適化(HPO)において,基礎的大言語モデル(LLM)を用いて決定を行う。 実験的な評価により,LLMは従来のHPO法と同等あるいは同等に動作可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:46:50Z)
• Hyperparameter Optimization for Large Language Model Instruction-Tuning [6.743825167463901]
  トレーニング済みLLMをブラックボックスとして微調整と検証を行うパイプライン全体について検討する。 本研究では,提案アルゴリズムを用いて高次パラメータの空間を効率的に探索し,チューニングモデルの性能向上と人為的アライメントを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T22:03:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。