論文の概要: LLM4AD: A Platform for Algorithm Design with Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17287v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 05:12:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:07.906139
• Title: LLM4AD: A Platform for Algorithm Design with Large Language Model
• Title（参考訳）: LLM4AD: 大規模言語モデルを用いたアルゴリズム設計プラットフォーム
• Authors: Fei Liu, Rui Zhang, Zhuoliang Xie, Rui Sun, Kai Li, Xi Lin, Zhenkun Wang, Zhichao Lu, Qingfu Zhang,
• Abstract要約: LLM4ADは,大規模言語モデル(LLM)を用いたアルゴリズム設計(AD)のための統一Pythonプラットフォームである。 プラットフォームは多くの重要なメソッドを統合し、最適化、機械学習、科学的発見など、さまざまな領域にわたる幅広いアルゴリズム設計タスクをサポートする。 チュートリアル、例、ユーザマニュアル、オンラインリソース、専用グラフィカルユーザインターフェース(GUI)など、包括的なサポートリソーススイートをコンパイルしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.199201190378215
• License:
• Abstract: We introduce LLM4AD, a unified Python platform for algorithm design (AD) with large language models (LLMs). LLM4AD is a generic framework with modularized blocks for search methods, algorithm design tasks, and LLM interface. The platform integrates numerous key methods and supports a wide range of algorithm design tasks across various domains including optimization, machine learning, and scientific discovery. We have also designed a unified evaluation sandbox to ensure a secure and robust assessment of algorithms. Additionally, we have compiled a comprehensive suite of support resources, including tutorials, examples, a user manual, online resources, and a dedicated graphical user interface (GUI) to enhance the usage of LLM4AD. We believe this platform will serve as a valuable tool for fostering future development in the merging research direction of LLM-assisted algorithm design.
• Abstract（参考訳）: LLM4ADは,大規模言語モデル(LLM)を用いたアルゴリズム設計(AD)のための統一Pythonプラットフォームである。 LLM4ADは、探索方法、アルゴリズム設計タスク、LLMインタフェースのためのモジュール化されたブロックを備えた汎用フレームワークである。 プラットフォームは多くの重要なメソッドを統合し、最適化、機械学習、科学的発見など、さまざまな領域にわたる幅広いアルゴリズム設計タスクをサポートする。 我々はまた、アルゴリズムの安全で堅牢な評価を保証するために、サンドボックスの統一的な評価も設計した。 さらに、チュートリアル、例、ユーザマニュアル、オンラインリソース、LLM4ADの使用性を高めるための専用グラフィカルユーザインターフェース(GUI)など、包括的なサポートリソーススイートをコンパイルしました。 我々は,このプラットフォームが,LLM支援アルゴリズム設計の融合研究の方向性を推し進めるための貴重なツールとなると信じている。

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