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Fitness Landscape of Large Language Model-Assisted Automated Algorithm Search

Created by
  • Haebom

作者

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

概要

本論文は,大規模言語モデル(LLM)を活用したアルゴリズム探索(LAS)の適合度地形をグラフベースのアプローチを用いて分析した研究である。ノードはアルゴリズムを、エッジはアルゴリズム間の遷移を示すグラフを通じて、6つのアルゴリズム設計課題と6つのLLMの広範な評価を行った。研究の結果、LAS地形は特に組み合わせ最適化作業で複数の最適点を持ち、凹凸構造を持つことが示され、課題とLLMによって構造変化が異なることが確認された。また、4つのアルゴリズム類似性測定方法を採用して、アルゴリズム性能と演算子の動作との相関関係を研究した。これらの洞察は、LAS地形の理解を高め、より効果的なLAS方法を設計するための実用的な洞察を提供します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMベースのアルゴリズム探索(LAS)の適合度 地形が複数の最適点を持ち、凹凸のある特性を持つことを究明。
課題とLLMの種類によってLAS地形の構造が異なるように見える。
アルゴリズム類似性測定法とアルゴリズム性能と演算子挙動との間の相関分析によるLAS改良に関する実用的な洞察
Limitations:
この研究で使用されているアルゴリズム設計の課題とLLMの種類は限られています。より多様な課題とLLMに関するさらなる研究が必要である。
アルゴリズムの類似性測定方法の選択によって結果が異なる場合があります。より堅牢で一般化された類似性測定方法の研究が必要です。
LAS地形の複雑さを完全に把握するには、追加の分析とモデリングが必要になる場合があります。
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