본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 제한점을 극복하기 위해 유전 알고리즘과 결합한 새로운 프레임워크 Lyria를 제안합니다. LLM의 우수한 의미 이해 능력과 유전 알고리즘의 강력한 전역 탐색 및 최적화 능력을 결합하여 다목적 최적화, 정밀한 제약 조건 만족, 방대한 해 공간 등 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. Lyria는 7가지 필수 구성 요소로 이루어져 있으며, 3가지 유형의 문제에 대해 4가지 LLM을 사용한 광범위한 실험을 통해 효과를 입증했습니다. 추가적으로 7가지 ablation 실험을 통해 성능에 영향을 미치는 요인들을 체계적으로 분석했습니다.
