大模型与进化算法的融合之道
大模型与进化算法的融合之道
大语言模型（LLM）与进化算法（EA）的融合研究正在成为人工智能领域的热点话题。香港理工大学的Wu Xingyu等人在IEEE Transactions on Evolutionary Computation上发表的综述文章，全面探讨了LLM与EA的互补优势及其在不同场景中的应用潜力。本文将为您详细介绍这一前沿研究的最新进展。
大语言模型（LLM）不仅彻底改变了自然语言处理，还将其影响力拓展到众多领域，向通用人工智能迈出了重要一步。尽管LLM和进化算法（EA）在目标和方法上有所不同，但二者都致力于解决复杂问题。EA可以为LLM在黑盒环境下的性能增强提供优化框架，赋予其灵活的全局搜索能力。而LLM中蕴含的丰富领域知识能让进化算法进行更智能的搜索。此外，大语言模型的文本处理和生成能力有助于在广泛的任务中部署EA。基于这些互补优势，香港理工大学的Wu Xingyu等进行了全面的综述并提出了前瞻性的发展路线图，将两者相互启发的关系分为两大方向：LLM增强的EA和EA增强的LLM。本文还进一步介绍了一些集成协同方法，以展示LLM和EA在不同场景（包括代码生成、软件工程、神经架构搜索和各类生成任务）中的互补性。作为首篇聚焦于LLM时代背景下的EA研究综述，本文为理解LLM和EA的协作潜力奠定了基础，展示了这种创新协作技术在推动优化和人工智能发展方面的潜力。
- 论文基本信息：Wu, X., et al. (2024). “Evolutionary Computation in the Era of Large Language Model: Survey and Roadmap.” IEEE Transactions on Evolutionary Computation: 1-1.
- 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10767756
- GitHub链接：https://github.com/wuxingyu-ai/LLM4EC
集成框架
尽管在目标和原则上存在很大差异，但LLM和EA都在追求各种场景中的适用性的本质是相同的，这与大多数专注在特定领域问题中实现高性能的模型不同。LLM通过从大量数据中学习来实现跨不同任务的统一方法，而EA作为通用求解器，与传统的数学优化方法相比，对问题特征和信息的依赖较低，能够解决更广泛的具有不同特征的问题。因此，在应用场景方面，EA和LLM在解决具有大量搜索空间和不确定环境的复杂问题方面都表现出独特的优势。这种相似性表明，在处理大规模复杂问题时，LLM和EA之间存在潜在的互补性和相互启发性。
研究工作分类
鉴于上述互补优势，EA和LLM之间的潜在协同最近越来越受到研究人员和从业者的关注。目前的研究主要集中在三个方面，以增强彼此性能并共同驱动应用发展，如图2所示：
- LLM增强的进化优化：LLM不仅可以用作进化算子，利用丰富的领域知识来加速搜索过程，还可以利用其代码生成能力在算法层面上增强EA。
- EA增强的LLM：EA的黑盒优化优势可以帮助LLM提示工程。反过来，这通过改进提示增强了LLM的输出。此外，EA的搜索功能可以优化LLM的神经架构，从而产生多功能和轻量级的LLM。
- LLM和EA集成协同驱动的应用：LLM和EA之间的协同作用彻底改变了许多传统应用场景，包括神经架构搜索（NAS）、代码生成、软件工程和文本生成。
LLM增强的EA
LLM在解决优化问题方面具有巨大的前景。凭借其强大的自然语言理解和生成能力，LLM可以有效地处理复杂的问题描述和约束。目前，有两种主要方法可以利用LLM来帮助解决优化问题：
- 使用LLM作为优化问题的黑盒搜索算子。这种方法利用LLM的生成能力来创建新颖的解。
- 利用LLM的表示能力和生成能力来生成新的优化算法来解决特定问题。
EA增强的LLM
尽管LLM在多种应用中取得了成功，但它因其黑盒性质和不灵活不足，在特定场景下存在一定局限性。由于LLM架构复杂，内部决策、推理和生成过程的具体细节对大多数用户来说都是无法解释或不可视的，尤其是商用LLM（如GPT-4）。作为一种经典的黑盒优化技术，EA在LLM的黑盒框架中具有进一步增强的潜力，例如提示优化或NAS。LLM的另一个限制是其有限的搜索能力，因为搜索过程通常以一次性方式进行，没有迭代渐进优化。此外，LLM的搜索能力受到提示和训练数据的限制，导致倾向于生成与学习模式和提示信息一致的内容，从而限制了其全局搜索能力。EA的搜索优势可以减轻LLM中的这一限制。首先，EA是一种迭代优化方法，可以不断发展和改进LLM生成的解决方案，从而提高结果质量。此外，EA可以通过精心设计的搜索空间和进化算子实现更灵活的搜索。
- 基于EA的提示工程：黑盒提示工程允许在不需要访问底层模型的参数和梯度的情况下调整提示，这使得它对于闭源LLM特别有价值 。这一进步允许对闭源模型进行有效优化，克服了以前因模型参数不可用而造成的限制。参数。目前，EA在两种类型的提示工程中发挥作用：离散提示优化和连续提示优化。
- 基于EA的LLM架构搜索：EA通过使用突变、交叉和选择等进化操作，可以生成不同的是神经网络架构，进而提升LLM的性能。
LLM和EA协同驱动的应用场景
LLM在常识、文本理解和生成能力方面表现出优越性。这些优势可以补偿独立应用EA时遇到的某些限制。首先，受益于对大量文本数据集的预训练，LLM包含各个领域的丰富知识，可以在EA搜索过程中提供有效的指导。尽管EA具有强大的全局搜索能力，但由于缺乏与任务相关的知识，它通常需要更多的搜索步骤才能获得理想的结果，尤其是在搜索空间具有挑战性或包含多样化人群的情况下。研究表明，LLM可以在早期搜索阶段提供有价值的信息，帮助EA更快地收敛到有前途的解决方案。此外，LLM的另一个固有优势在于它们卓越的文本理解和生成能力。由于EA通常是为数值问题而设计的，并且需要额外的编码或预处理步骤来适应与文本相关的任务，因此将LLM与EA集成显然有助于在涉及文本生成和处理的任务中更方便地利用EA的算法原理。
- 代码生成：LLM可以在大量公开可用的源代码上进行训练，以获得对编程概念和模式的广泛理解。EA能够通过程序空间进行开放式搜索。但是GP中使用的传统突变操作难以以模仿人类程序员有意修改代码的方式提出高质量的更改。EA和LLM的加入为代码生成开辟了更多机会。
- 软件工程：可将LLM和EA在代码生成任务中的出色表现，进一步将它们应用于软件工程中的实际问题，包括细分软件优化、软件测试和软件项目规划。
- 神经网络架构搜索：在基于LLM和EA的NAS应用程序中，EA通常用于建立有效的搜索框架，而LLM则利用其表示能力、生成能力和丰富的先验知识，来进一步模型性能。
- 其他生成任务：LLM和EA的协同也推动了更多生成任务的性能提升，比如内容创作、数据分析、客户服务、社会科学和自然科学领域中的分子结构设计等。