본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용하여 기호 회귀 알고리즘을 위한 선택 연산자를 자동으로 설계하는 학습-진화 프레임워크를 제안한다. 기존의 LLM 기반 알고리즘 진화 기법의 두 가지 주요 한계점인 코드 과잉 및 의미론적 지침 부족을 해결하기 위해, 코드 과잉 제어 및 의미론 인식 선택 연산자를 도입하고 도메인 지식을 프롬프트에 포함시켰다. 실험 결과, LLM이 9개의 전문가가 설계한 기준 모델보다 우수한 성능을 보이는 선택 연산자를 고안하여 최첨단 성능을 달성함을 보여주며, 기호 회귀에 대한 전문가 수준을 뛰어넘는 알고리즘 설계가 가능함을 입증한다.
