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Paysage de fitness de la recherche automatisée assistée par un modèle de langage volumineux

Created by
  • Haebom

Auteur

Fei Liu, Qingfu Zhang, Jialong Shi, Xialiang Tong, Kun Mao, Mingxuan Yuan

Contour

Cet article analyse le paysage de fitness de la recherche algorithmique (LAS) à l'aide d'une approche graphique utilisant des modèles de langage à grande échelle (LLM). À l'aide d'un graphe où les nœuds représentent les algorithmes et les arêtes les transitions entre les algorithmes, nous effectuons des évaluations approfondies de six tâches de conception d'algorithmes et de six LLM. Nos résultats révèlent que les paysages LAS présentent des optima multiples et une structure robuste, en particulier dans les tâches d'optimisation combinatoire, et que les changements structurels varient selon les tâches et les LLM. De plus, nous utilisons quatre mesures de similarité algorithmique pour étudier leurs corrélations avec les performances des algorithmes et le comportement des opérateurs. Ces informations approfondissent notre compréhension des paysages LAS et offrent des pistes pratiques pour concevoir des méthodes LAS plus efficaces.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Nous avons constaté que le paysage de fitness de la recherche algorithmique basée sur LLM (LAS) présente une caractéristique cahoteuse avec plusieurs optima.
Il est démontré que la structure du paysage LAS diffère selon le type de mission et de LLM.
Fournir des informations pratiques sur l'amélioration du LAS grâce à des méthodes de mesure de similarité algorithmique et à une analyse de corrélation entre les performances de l'algorithme et le comportement de l'opérateur.
Limitations:
Les types de tâches de conception d'algorithmes et de LLM utilisés dans cette étude sont limités. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour explorer un éventail plus large de tâches et de LLM.
Les résultats peuvent varier selon la méthode algorithmique de mesure de la similarité choisie. Des recherches sont nécessaires pour développer des méthodes de mesure de la similarité plus robustes et plus généralisées.
Des analyses et des modélisations supplémentaires peuvent être nécessaires pour comprendre pleinement la complexité du paysage LAS.
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