大模型与进化算法的融合之道

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@小白创作中心

大模型与进化算法的融合之道

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/hba646333407/article/details/145131224

大语言模型（LLM）和进化算法（EA）的融合为解决复杂问题提供了新的思路。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和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创新研究方向。

LLM与EA的互补优势

尽管LLM和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。

研究工作分类

目前的研究主要集中在三个方面：

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

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

LLM的黑盒性质和有限的搜索能力是其主要局限性。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。此外，EA的搜索优势可以减轻LLM中的搜索能力限制。

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。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

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。