본 논문은 사전 훈련된 거대 언어 모델(LLM)과 진화 알고리즘(EA) 간의 개념적 유사성을 탐구합니다. LLM의 토큰 표현과 EA의 개체 표현, LLM의 위치 인코딩과 EA의 적합도 형성 등 미시적 수준에서 여러 일대일 대응 특징을 보이며, 이러한 유사성은 LLM과 EA 모두의 기술적 발전 가능성을 시사합니다. 거시적 관점에서는 진화적 미세 조정과 LLM 강화 EA에 초점을 맞춰 기존의 학제 간 연구를 분석하고, LLM의 진화 메커니즘에 대한 통찰력과 인공 에이전트 성능 향상 방향을 제시합니다.
