Aprovechando los Grandes Modelos de Lenguaje en Algoritmos Evolutivos

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) han demostrado un gran potencial en muchas áreas, incluyendo el campo de los Algoritmos Evolutivos (EAs). Estos modelos pueden generar nuevas soluciones y ayudar a diseñar algoritmos de forma automática. En los algoritmos evolutivos, la selección asistida por modelos sustitutos es un paso importante que ayuda a lidiar con problemas de optimización costosos. Al utilizar modelos sustitutos, podemos reducir el número de evaluaciones reales necesarias, lo que a su vez baja los costos mientras intentamos encontrar soluciones óptimas. Los métodos tradicionales suelen utilizar técnicas estándar de aprendizaje automático para encontrar nuevas soluciones basadas en evaluaciones pasadas.

En este estudio, presentamos un nuevo modelo que utiliza LLMs sin necesidad de entrenamiento. Específicamente, vemos la selección asistida por modelos como un problema tanto de Clasificación como de Regresión y utilizamos LLMs para evaluar la calidad de nuevas soluciones. Este enfoque se integra en algoritmos evolutivos, dando lugar a un modelo que llamamos EA asistido por LLM (LAEA).

#¿Qué Son los Modelos Sustitutos?

Los modelos sustitutos sirven como reemplazos para evaluaciones de alto costo que podríamos necesitar hacer al usar algoritmos evolutivos. Estos modelos ayudan a simular la calidad de las soluciones derivadas de evaluaciones que tardan mucho tiempo o son costosas de llevar a cabo. El objetivo es aproximar la función de evaluación costosa, guiando la búsqueda de la mejor solución de una manera más rentable.

Típicamente, los modelos sustitutos se pueden dividir en dos categorías: regresión y clasificación. La regresión se usa para predecir valores continuos basados en entradas, mientras que la clasificación se encarga de asignar etiquetas discretas a las soluciones. Estos procesos son importantes ya que ayudan a decidir qué soluciones explorar más a fondo en la búsqueda de una respuesta óptima.

Se emplean comúnmente técnicas de aprendizaje automático, incluyendo procesos gaussianos, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial, para crear estos modelos sustitutos. Estas técnicas se aplican en áreas como el diseño de edificios y la mejora de procesos de fabricación.

#El Creciente Papel de los Modelos de Lenguaje Grandes

Las capacidades de los Modelos de Lenguaje Grandes han avanzado significativamente en los últimos años, gracias a varios desarrollos clave. Los LLMs aprenden de enormes cantidades de datos textuales, lo que les permite captar el conocimiento humano. Son capaces de razonar y tomar decisiones, lo que plantea la pregunta sobre su posible uso en algoritmos evolutivos para resolver problemas complejos de optimización.

Los algoritmos evolutivos asistidos por sustitutos generalmente utilizan soluciones evaluadas previamente como datos de entrenamiento. Sin embargo, este método puede tener desafíos. Por ejemplo, entrenar un modelo lleva tiempo y computación, especialmente cuando el modelo necesita ser actualizado frecuentemente durante el proceso evolutivo. Además, algunos modelos sustitutos tradicionales tienen problemas con datos discretos y de gran escala, limitando su usabilidad en ciertos casos.

Ahí es donde entran los LLMs. Entrenados en grandes conjuntos de datos, los LLMs están diseñados para procesar lenguaje natural y pueden hacer predicciones sobre nuevas soluciones sin necesidad de una fase de entrenamiento separada. Esta capacidad puede ayudar a superar las limitaciones de tiempo y recursos asociadas con los modelos de aprendizaje automático tradicionales.

#Usando LLMs en Modelos Sustitutos

Para nuestro enfoque, definimos tareas específicas para que los LLMs ayuden en la selección de algoritmos evolutivos. La idea básica es transformar la selección asistida por modelos en una tarea de inferencia, donde los LLMs evalúan la calidad de las soluciones candidatas basándose en datos históricos. Aquí, los LLMs realizan tareas como predecir si una solución es "buena" o "mala" o estimar su valor.

El proceso de usar LLMs implica varios pasos. Primero, los datos históricos se preprocesan para estandarizar el formato. A continuación, se crean indicaciones para guiar a los modelos, describiendo la tarea a realizar y la salida esperada. Luego, el LLM realiza inferencias basadas en estas indicaciones, y finalmente, los resultados se procesan para ajustarse al formato requerido.

El resultado de este proceso es un modelo que integra los LLMs en los algoritmos evolutivos existentes, formando un nuevo enfoque llamado el Algoritmo Evolutivo Asistido por LLM (LAEA).

#Aplicaciones de LLMs en Algoritmos Evolutivos

Los LLMs ya se han aplicado en varias etapas de los algoritmos evolutivos, llevando a mejoras en varias tareas.

#Generación de Soluciones

Una de las primeras aplicaciones de los LLMs en la optimización evolutiva involucró generar soluciones basadas en descripciones escritas en lenguaje natural. Técnicas como la optimización por indicaciones (OPRO) utilizaron LLMs para crear nuevas soluciones siguiendo especificaciones dadas. Otro método llamado Cruce de Modelos de Lenguaje llevó esto un paso más allá, donde los LLMs combinaban soluciones parentales para crear descendencia.

#Generación de Algoritmos

Los LLMs también pueden generar algoritmos por sí mismos. En un estudio, se empleó un LLM para sugerir los mejores algoritmos evolutivos analizando las características del problema en cuestión. Estos avances demuestran cómo los LLMs pueden mejorar e innovar las metodologías utilizadas en los EAs.

#Desafíos en la Optimización Asistida por Modelos

A pesar de los resultados prometedores, usar LLMs como modelos sustitutos todavía está relativamente inexplorado. Muchos métodos existentes se centran principalmente en modelos tradicionales de aprendizaje automático, dejando una brecha en cómo los LLMs podrían integrarse en la optimización asistida por modelos.

#Optimización de Caja Negra

Cuando se trata de problemas complejos de optimización, a menudo trabajamos con funciones de caja negra. Evaluar estas funciones puede requerir recursos computacionales significativos, lo que hace difícil encontrar las mejores soluciones sin agotar nuestros recursos. El objetivo es encontrar la solución óptima con el menor número de evaluaciones posible.

#Paradigmas de Modelos Sustitutos

Los modelos sustitutos ofrecen una forma de acercarse a la función que queremos optimizar, manteniendo bajos los costos de evaluación. Pueden construirse utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático, como procesos gaussianos y redes neuronales. Con el tiempo, los paradigmas para estos modelos han evolucionado, desde simples reemplazos para funciones de caja negra hasta sistemas más complejos que predicen valores o clasifican soluciones.

Los enfoques fundamentales en esta área incluyen:

• Basado en Regresión: El modelo predice una salida continua en función de las variables de entrada.
• Basado en Clasificación: El modelo predice una etiqueta discreta para soluciones, ayudando a filtrar opciones malas.
• Basado en Relaciones: Se enfoca en aprender las relaciones entre diferentes soluciones, mejorando los procesos de toma de decisiones.

En este estudio, nos centramos principalmente en el uso de LLMs para tareas de regresión y clasificación, integrándolos como modelos sustitutos en algoritmos evolutivos.

#Marco para el Algoritmo Evolutivo Asistido por LLM

Proponemos un marco donde los LLMs actúan como modelos sustitutos, mejorando la capacidad del algoritmo evolutivo para hacer selecciones. Este marco describe cómo se pueden integrar los LLMs en varias etapas del proceso evolutivo.

#Pasos del Proceso

El proceso comienza con la inicialización de una población de soluciones. Estas soluciones luego son evaluadas, donde los LLMs ayudan a predecir su calidad. Basándose en las predicciones, se seleccionan las mejores soluciones para formar la siguiente generación. Este proceso continúa de manera iterativa hasta que emerja una solución satisfactoria.

Utilizar LLMs implica varios pasos:

1. Preprocesamiento: Transformar los datos de entrada en un formato adecuado.
2. Generación de Indicaciones: Crear indicaciones que definan claramente la tarea para el LLM.
3. Inferencia: Usar el LLM para hacer predicciones basadas en las indicaciones proporcionadas.
4. Post-procesamiento: Convertir la salida en un formato utilizable para análisis posteriores.

#LLMs como Modelos Sustitutos

Integrar LLMs en algoritmos evolutivos implica un enfoque sistemático. Las tareas asignadas a los LLMs para regresión y clasificación están definidas explícitamente. Para la regresión, el LLM predice valores en función de las soluciones evaluadas, mientras que para la clasificación, asigna etiquetas a soluciones que indican su calidad potencial.

#Estudios Experimentales

Para verificar la efectividad de los LLMs como modelos sustitutos, realizamos experimentos exhaustivos comparando múltiples LLMs. Primero analizamos qué tan bien estos modelos se desempeñaron en la selección de soluciones prometedoras a través de la visualización de datos bidimensionales. Luego, evaluamos su capacidad para elegir opciones viables en conjuntos de datos de mayor dimensión.

#Instancias de Prueba

Usamos varias funciones de prueba de referencia para evaluar el rendimiento de nuestros modelos. Estas incluyeron:

• Función Elipsoide: Una función cuadrática convexa con un mínimo global conocido.
• Función Rosenbrock: Una función no convexa desafiante ampliamente utilizada para probar algoritmos de optimización.
• Función Ackley: Conocida por su región exterior plana y su profundo agujero central.
• Función Griewank: Caracterizada por muchos mínimos locales que complican los esfuerzos de optimización.

#Evaluando el Rendimiento del Modelo

Los experimentos se diseñaron para evaluar qué tan bien los LLMs podían seleccionar soluciones prometedoras en comparación con métodos tradicionales. Medimos el rendimiento utilizando varias métricas, como la precisión de clasificación. También analizamos cómo se desempeñaron los LLMs en la selección de soluciones durante diferentes etapas del proceso evolutivo.

#Hallazgos Clave

De nuestros experimentos, encontramos que los LLMs pueden funcionar efectivamente como modelos sustitutos, particularmente en tareas de regresión. Los resultados indicaron que los LLMs podían predecir la calidad de las soluciones y seleccionar soluciones prometedoras en diferentes problemas y etapas.

#Análisis Comparativo

Comparamos el rendimiento de nuestro algoritmo evolutivo asistido por LLM propuesto (LAEA) con otros algoritmos de optimización bien conocidos, como la Optimización Bayesiana y los Algoritmos Evolutivos Asistidos por Modelos Sustitutos. Los resultados mostraron que LAEA se desempeñó de manera comparable bajo presupuestos de evaluación limitados, mostrando las posibles ventajas de usar LLMs dentro de los algoritmos evolutivos.

#Conclusión

En este trabajo, demostramos cómo los LLMs pueden ser utilizados como modelos sustitutos en algoritmos evolutivos. Al utilizar LLMs para tareas de regresión y clasificación, creamos un nuevo enfoque que reduce la necesidad de evaluaciones costosas mientras mantiene la efectividad en identificar soluciones óptimas.

Si bien hay desafíos y limitaciones en el uso de LLMs, incluyendo su manejo de datos numéricos y los costos de inferencia, los resultados sugieren una vía prometedora para la investigación futura. Esperamos una mayor exploración en la adaptación de LLMs para diferentes tipos de datos y la optimización de su rendimiento en diversas configuraciones.

La aplicación de LLMs dentro de los algoritmos evolutivos podría representar un avance significativo, abriendo nuevas posibilidades en la investigación y práctica de la optimización. Nuestro objetivo es proporcionar código de código abierto para ayudar a los investigadores interesados en investigar más en esta área.