論文の概要: Revolve: Optimizing AI Systems by Tracking Response Evolution in Textual Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03092v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 07:44:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:10:12.924440
• Title: Revolve: Optimizing AI Systems by Tracking Response Evolution in Textual Optimization
• Title（参考訳）: Revolve: テキスト最適化における応答進化の追跡によるAIシステムの最適化
• Authors: Peiyan Zhang, Haibo Jin, Leyang Hu, Xinnuo Li, Liying Kang, Man Luo, Yangqiu Song, Haohan Wang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模な言語モデル(LLM)において,反復的に「EVOLVE」を「R」で表現する手法であるREVOLVEを紹介する。 実験の結果、REVOLVEは競争ベースラインを上回り、迅速な最適化が7.8%向上し、ソリューションの改良が20.72%向上し、コード最適化が29.17%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.570114760974946
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have significantly enhanced the ability of LLM-based systems to perform complex tasks through natural language processing and tool interaction. However, optimizing these LLM-based systems for specific tasks remains challenging, often requiring manual interventions like prompt engineering and hyperparameter tuning. Existing automatic optimization methods, such as textual feedback-based techniques (e.g., TextGrad), tend to focus on immediate feedback, analogous to using immediate derivatives in traditional numerical gradient descent. However, relying solely on such feedback can be limited when the adjustments made in response to this feedback are either too small or fluctuate irregularly, potentially slowing down or even stalling the optimization process. To overcome these challenges, more adaptive methods are needed, especially in situations where the system's response is evolving slowly or unpredictably. In this paper, we introduce REVOLVE, an optimization method that tracks how "R"esponses "EVOLVE" across iterations in LLM systems. By focusing on the evolution of responses over time, REVOLVE enables more stable and effective optimization by making thoughtful, progressive adjustments at each step. Experimental results demonstrate that REVOLVE outperforms competitive baselines, achieving a 7.8% improvement in prompt optimization, a 20.72% gain in solution refinement, and a 29.17% increase in code optimization. Additionally, REVOLVE converges in fewer iterations, resulting in significant computational savings. These advantages highlight its adaptability and efficiency, positioning REVOLVE as a valuable tool for optimizing LLM-based systems and accelerating the development of next-generation AI technologies. Code is available at: https://github.com/Peiyance/REVOLVE.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自然言語処理やツールインタラクションを通じて複雑なタスクを実行するLLMベースのシステムの能力を大幅に向上させてきた。 しかし、これらのLLMベースのシステムを特定のタスクに最適化することは依然として困難であり、しばしば急速エンジニアリングやハイパーパラメータチューニングのような手動の介入を必要とする。 テキストフィードバックに基づく手法(例:TextGrad)のような既存の自動最適化手法は、従来の数値勾配降下法で直接微分を使用するのと類似した、即時フィードバックに焦点を当てる傾向がある。 しかし、このようなフィードバックにのみ依存することは、このフィードバックに対する調整が小さすぎるか、不規則に変動しているか、最適化プロセスが遅くなったり、あるいは停止したりする場合に制限される。 これらの課題を克服するためには、特にシステムの応答がゆっくりまたは予測不能に進化している状況において、より適応的な方法が必要である。 本稿では,LLM システムにおける繰り返しの "EVOLVE" を "R" がどのように "EVOLVE" を応答するかを追跡する最適化手法である REVOLVE を紹介する。 応答の時間的進化に焦点を合わせることで、REVOLVEは各ステップで思慮深い漸進的な調整を行うことにより、より安定的で効果的な最適化を可能にします。 実験の結果、REVOLVEは競争ベースラインを上回り、迅速な最適化が7.8%向上し、ソリューションの改良が20.72%向上し、コード最適化が29.17%向上した。 さらに、REVOLVEはより少ないイテレーションで収束し、計算量を大幅に削減する。 これらのアドバンテージは、適応性と効率を強調し、REVOLVEをLLMベースのシステムを最適化し、次世代AIテクノロジの開発を加速するための貴重なツールとして位置付けている。 コードは、https://github.com/Peiyance/REVOLVE.comで入手できる。

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