論文の概要: Large Language Model Enhanced Particle Swarm Optimization for Hyperparameter Tuning for Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14126v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 00:54:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 04:56:04.459354
• Title: Large Language Model Enhanced Particle Swarm Optimization for Hyperparameter Tuning for Deep Learning Models
• Title（参考訳）: ディープラーニングモデルのためのハイパーパラメータチューニングのための大規模言語モデル強化粒子群最適化
• Authors: Saad Hameed, Basheer Qolomany, Samir Brahim Belhaouari, Mohamed Abdallah, Junaid Qadir, Ala Al-Fuqaha,
• Abstract要約: Particle Swarm Optimization and Large Language Models (LLM) は、最適化とディープラーニングに個別に適用されている。 本研究は,モデル評価の低減と収束性向上のため,PLMをPSOに統合することで,このギャップに対処する。 提案手法は, 探索空間の探索を最適化し, 粒子配置を最適化する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3949320404005436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining the ideal architecture for deep learning models, such as the number of layers and neurons, is a difficult and resource-intensive process that frequently relies on human tuning or computationally costly optimization approaches. While Particle Swarm Optimization (PSO) and Large Language Models (LLMs) have been individually applied in optimization and deep learning, their combined use for enhancing convergence in numerical optimization tasks remains underexplored. Our work addresses this gap by integrating LLMs into PSO to reduce model evaluations and improve convergence for deep learning hyperparameter tuning. The proposed LLM-enhanced PSO method addresses the difficulties of efficiency and convergence by using LLMs (particularly ChatGPT-3.5 and Llama3) to improve PSO performance, allowing for faster achievement of target objectives. Our method speeds up search space exploration by substituting underperforming particle placements with best suggestions offered by LLMs. Comprehensive experiments across three scenarios -- (1) optimizing the Rastrigin function, (2) using Long Short-Term Memory (LSTM) networks for time series regression, and (3) using Convolutional Neural Networks (CNNs) for material classification -- show that the method significantly improves convergence rates and lowers computational costs. Depending on the application, computational complexity is lowered by 20% to 60% compared to traditional PSO methods. Llama3 achieved a 20% to 40% reduction in model calls for regression tasks, whereas ChatGPT-3.5 reduced model calls by 60% for both regression and classification tasks, all while preserving accuracy and error rates. This groundbreaking methodology offers a very efficient and effective solution for optimizing deep learning models, leading to substantial computational performance improvements across a wide range of applications.
• Abstract（参考訳）: 層数やニューロン数などのディープラーニングモデルの理想的なアーキテクチャを決定することは、人間のチューニングや計算コストの最適化に頻繁に依存する、困難でリソース集約的なプロセスである。 Particle Swarm Optimization (PSO) とLarge Language Models (LLMs) は、最適化とディープラーニングに個別に応用されているが、数値最適化タスクにおける収束性向上のための組み合わせは、まだ未定である。 本研究は,LLMをPSOに統合し,モデル評価の低減と深層学習ハイパーパラメータチューニングの収束性向上を図ることで,このギャップに対処する。 提案手法は, LLM(特にChatGPT-3.5およびLlama3)を用いてPSO性能を向上させることで, 効率と収束の難しさに対処する。 提案手法は, LLM が提案する最良な提案により, 粒子配置に代えて探索空間探索を高速化する。 1)Rastrigin関数の最適化,(2)時系列回帰にLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークの利用,(3)物質分類にConvolutional Neural Networks(CNN)を用いた総合的な実験は,収束率を大幅に改善し,計算コストを下げることを示す。 応用によっては、計算複雑性は従来のPSO法に比べて20%から60%低下する。 Llama3は回帰タスクのモデルコールを20%から40%削減し、ChatGPT-3.5は回帰タスクと分類タスクの両方でモデルコールを60%削減した。 この画期的な手法は、ディープラーニングモデルを最適化するための非常に効率的で効果的なソリューションを提供する。

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