論文の概要: Optuna vs Code Llama: Are LLMs a New Paradigm for Hyperparameter Tuning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06006v2
• Date: Fri, 11 Apr 2025 20:43:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 10:02:53.981085
• Title: Optuna vs Code Llama: Are LLMs a New Paradigm for Hyperparameter Tuning?
• Title（参考訳）: Optuna vs Code Llama: LLMはハイパーパラメータチューニングの新しいパラダイムか?
• Authors: Roman Kochnev, Arash Torabi Goodarzi, Zofia Antonina Bentyn, Dmitry Ignatov, Radu Timofte,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、LoRAを使用してパラメータ効率の良いCode Llamaを微調整するために使用される。 提案手法は,演算オーバーヘッドを著しく低減しつつ,ルート平均角誤差(RMSE)の点で競争力や優位性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.362388367152256
• License:
• Abstract: Optimal hyperparameter selection is critical for maximizing neural network performance, especially as models grow in complexity. This work investigates the viability of leveraging large language models (LLMs) for hyperparameter optimization by fine-tuning a parameter-efficient version of Code Llama using LoRA. The adapted LLM is capable of generating accurate and efficient hyperparameter recommendations tailored to diverse neural network architectures. Unlike traditional approaches such as Optuna, which rely on computationally intensive trial-and-error procedures, our method achieves competitive or superior results in terms of Root Mean Square Error (RMSE) while significantly reducing computational overhead. Our findings demonstrate that LLM-based optimization not only matches the performance of state-of-the-art techniques like Tree-structured Parzen Estimators (TPE) but also substantially accelerates the tuning process. This positions LLMs as a promising alternative for rapid experimentation, particularly in resource-constrained environments such as edge devices and mobile platforms, where computational efficiency is essential. In addition to improved efficiency, the method offers time savings and consistent performance across various tasks, highlighting its robustness and generalizability. All generated hyperparameters are included in the LEMUR Neural Network (NN) Dataset, which is publicly available and serves as an open-source benchmark for hyperparameter optimization research.
• Abstract（参考訳）: 最適なハイパーパラメータ選択は、特にモデルが複雑化するにつれて、ニューラルネットワークのパフォーマンスを最大化する上で重要である。 本研究は,LoRAを用いてパラメータ効率のよいCode Llamaを微調整することにより,大規模言語モデル(LLM)をハイパーパラメータ最適化に活用する可能性について検討する。 適応LLMは、多様なニューラルネットワークアーキテクチャに合わせて、正確で効率的なハイパーパラメータレコメンデーションを生成することができる。 計算集約的な試行錯誤処理に依存するOptunaのような従来の手法とは異なり,本手法は,演算オーバーヘッドを大幅に低減しつつ,Root Mean Square Error (RMSE) による競合的あるいは優れた結果が得られる。 この結果から,LLMに基づく最適化は,TPE(Tree-structured Parzen Estimator)のような最先端技術の性能に適合するだけでなく,チューニングプロセスを大幅に高速化することがわかった。 このことは、特に計算効率が不可欠であるエッジデバイスやモバイルプラットフォームのようなリソース制約のある環境において、LSMを迅速な実験のための有望な代替手段として位置づけている。 効率の改善に加えて、この手法は様々なタスクにまたがって時間節約と一貫したパフォーマンスを提供し、その堅牢性と一般化性を強調している。 生成されたすべてのハイパーパラメータは、LEMUR Neural Network (NN) Datasetに含まれており、ハイパーパラメータ最適化研究のためのオープンソースのベンチマークとして公開されている。

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