Aproveitando Modelos de Linguagem Grandes em Algoritmos Evolutivos

Modelos de Linguagem Grande (LLMs) têm mostrado um grande potencial em várias áreas, incluindo Algoritmos Evolutivos (EAs). Esses modelos conseguem gerar novas soluções e ajudar a projetar algoritmos de forma automática. Nos algoritmos evolutivos, a seleção assistida por modelos substitutos é uma etapa importante que ajuda a lidar com problemas de otimização caros. Usando modelos substitutos, a gente pode reduzir o número de avaliações reais necessárias, o que, por sua vez, diminui os custos enquanto tentamos encontrar soluções ótimas. Métodos tradicionais costumam usar técnicas padrão de aprendizado de máquina para encontrar novas soluções com base em avaliações passadas.

Neste estudo, a gente apresenta um novo modelo que usa LLMs sem precisar de nenhum treinamento. Especificamente, a seleção assistida por modelo é vista como um problema de Classificação e Regressão, e utilizamos LLMs para avaliar a qualidade das novas soluções. Essa abordagem é integrada aos algoritmos evolutivos, resultando em um modelo que chamamos de EA assistido por LLM (LAEA).

#O Que São Modelos Substitutos?

Modelos substitutos servem como representantes para avaliações de alto custo que a gente pode precisar fazer ao usar algoritmos evolutivos. Esses modelos ajudam a simular a qualidade das soluções derivadas de avaliações que levam muito tempo ou são caras de realizar. O objetivo é aproximar a função de avaliação cara, guiando a busca pela melhor solução de um jeito mais econômico.

Normalmente, os modelos substitutos podem ser divididos em duas categorias: regressão e classificação. A regressão é usada para prever valores contínuos com base em entradas, enquanto a classificação lida com atribuir rótulos discretos às soluções. Esses processos são importantes porque ajudam a decidir quais soluções explorar mais na busca por uma resposta ótima.

Técnicas de aprendizado de máquina, incluindo processos gaussianos, redes neurais e máquinas de vetor de suporte, são comumente usadas para criar esses modelos substitutos. Essas técnicas têm aplicações em áreas como design de edifícios e melhoria de processos de fabricação.

#O Papel Crescente dos Modelos de Linguagem Grande

As capacidades dos Modelos de Linguagem Grande avançaram significativamente nos últimos anos, graças a vários desenvolvimentos-chave. Os LLMs aprendem com uma quantidade imensa de dados textuais, permitindo que capturem o conhecimento humano. Eles são capazes de raciocinar e tomar decisões, o que levanta uma questão sobre seu uso potencial em algoritmos evolutivos para resolver problemas complexos de otimização.

Os algoritmos evolutivos assistidos por modelos substitutos geralmente usam soluções previamente avaliadas como dados de treinamento. No entanto, esse método pode ter desafios. Por exemplo, treinar um modelo leva tempo e recursos computacionais, especialmente quando o modelo precisa ser atualizado com frequência durante o processo evolutivo. Além disso, alguns modelos substitutos tradicionais têm dificuldade com dados discretos e em larga escala, limitando sua usabilidade em certos casos.

É aí que entram os LLMs. Treinados em grandes conjuntos de dados, os LLMs são projetados para processar linguagem natural e podem fazer previsões sobre novas soluções sem precisar de uma fase de treinamento separada. Essa capacidade pode ajudar a superar as limitações de tempo e recursos associadas aos modelos tradicionais de aprendizado de máquina.

#Usando LLMs em Modelos Substitutos

Para a nossa abordagem, definimos tarefas específicas para os LLMs ajudarem na seleção de algoritmos evolutivos. A ideia básica é transformar a seleção assistida por modelo em uma tarefa de inferência, onde os LLMs avaliam a qualidade das soluções candidatas com base em dados históricos. Aqui, os LLMs realizam tarefas como prever se uma solução é "boa" ou "ruim" ou estimar seu valor.

O processo de usar LLMs envolve várias etapas. Primeiro, os dados históricos são pré-processados para padronizar o formato. Em seguida, são criados prompts para guiar os modelos, descrevendo a tarefa em questão e o resultado esperado. Depois, o LLM realiza inferência com base nesses prompts e, por fim, os resultados são processados para caber no formato requerido.

O resultado desse processo é um modelo que integra LLMs nos algoritmos evolutivos existentes, formando uma nova abordagem chamada Algoritmo Evolutivo Assistido por LLM (LAEA).

#Aplicações de LLMs em Algoritmos Evolutivos

Os LLMs já foram aplicados em várias etapas dos algoritmos evolutivos, resultando em melhorias em diversas tarefas.

#Geração de Soluções

Uma das primeiras aplicações de LLMs na otimização evolutiva envolveu gerar soluções com base em descrições escritas em linguagem natural. Técnicas como otimização por prompting (OPRO) utilizaram LLMs para criar novas soluções seguindo especificações dadas. Outro método chamado Crossover de Modelo de Linguagem levou isso um passo adiante, onde os LLMs combinavam soluções dos pais para criar descendentes.

#Geração de Algoritmos

Os LLMs também podem gerar algoritmos por conta própria. Em um estudo, um LLM foi empregado para sugerir os melhores algoritmos evolutivos analisando as características do problema em questão. Esses avanços mostram como os LLMs podem melhorar e inovar as metodologias usadas nos EAs.

#Desafios na Otimização Assistida por Modelos

Apesar dos resultados promissores, usar LLMs como modelos substitutos ainda está relativamente inexplorado. Muitos métodos existentes focam principalmente em modelos tradicionais de aprendizado de máquina, deixando uma lacuna sobre como os LLMs poderiam ser integrados à otimização assistida por modelo.

#Otimização de Caixa Preta

Ao lidar com problemas complexos de otimização, frequentemente trabalhamos com funções de caixa preta. Avaliar essas funções pode exigir significativos recursos computacionais, tornando desafiador encontrar as melhores soluções sem esgotar nossos recursos. O objetivo é encontrar a solução ótima com o menor número possível de avaliações.

#Paradigmas de Modelo Substituto

Modelos substitutos oferecem uma forma de aproximar a função que queremos otimizar enquanto mantêm os custos de avaliação baixos. Eles podem ser construídos usando vários algoritmos de aprendizado de máquina, como processos gaussianos e redes neurais. Com o tempo, os paradigmas desses modelos evoluíram, de simples substituições para funções de caixa preta a sistemas mais complexos que preveem valores ou classificam soluções.

As abordagens fundamentais nessa área incluem:

• Baseada em Regressão: O modelo prevê uma saída contínua com base em variáveis de entrada.
• Baseada em Classificação: O modelo prevê um rótulo discreto para soluções, ajudando a filtrar opções ruins.
• Baseada em Relação: Essa foca em aprender as relações entre diferentes soluções, melhorando os processos de tomada de decisão.

Neste estudo, focamos principalmente no uso de LLMs para tarefas de regressão e classificação, integrando-os como modelos substitutos em algoritmos evolutivos.

#Estrutura para Algoritmo Evolutivo Assistido por LLM

A gente propõe uma estrutura onde os LLMs atuam como modelos substitutos, melhorando a capacidade do algoritmo evolutivo de fazer seleções. Essa estrutura delineia como os LLMs podem ser integrados em várias etapas do processo evolutivo.

#Etapas do Processo

O processo começa com a inicialização de uma população de soluções. Essas soluções então passam por avaliação, onde os LLMs ajudam a prever sua qualidade. Com base nas previsões, as melhores soluções são selecionadas para formar a próxima geração. Esse processo continua iterativamente até que uma solução satisfatória surja.

Usar LLMs envolve várias etapas:

1. Pré-processamento: Transformando os dados de entrada em um formato adequado.
2. Geração de Prompts: Criando prompts que definem claramente a tarefa para o LLM.
3. Inferência: Usando o LLM para fazer previsões com base nos prompts fornecidos.
4. Pós-processamento: Convertendo a saída em um formato utilizável para análise posterior.

#LLMs como Modelos Substitutos

Integrar LLMs em algoritmos evolutivos envolve uma abordagem sistemática. As tarefas atribuídas aos LLMs para regressão e classificação são explicitamente definidas. Para regressão, o LLM prevê valores com base em soluções avaliadas, enquanto para classificação, ele atribui rótulos às soluções que indicam sua potencial qualidade.

#Estudos Experimentais

Para verificar a eficácia dos LLMs como modelos substitutos, realizamos experimentos abrangentes comparando múltiplos LLMs. Primeiro, analisamos quão bem esses modelos se saíram em selecionar soluções promissoras por meio da visualização de dados bidimensionais. Em seguida, avaliamos sua capacidade de escolher opções viáveis em conjuntos de dados de dimensões mais altas.

#Instâncias de Teste

Usamos várias funções de teste de referência para avaliar o desempenho dos nossos modelos. Isso incluiu:

• Função Elipsoide: Uma função quadrática convexa com um mínimo global conhecido.
• Função Rosenbrock: Uma função desafiadora não convexa amplamente usada para testar algoritmos de otimização.
• Função Ackley: Conhecida por sua região externa plana e um buraco central profundo.
• Função Griewank: Caracterizada por muitos mínimos locais que complicam os esforços de otimização.

#Avaliando o Desempenho do Modelo

Os experimentos foram configurados para avaliar quão bem os LLMs poderiam selecionar soluções promissoras em comparação com métodos tradicionais. Medimos o desempenho usando várias métricas, como precisão de classificação. Também analisamos como os LLMs se saíram na seleção de soluções durante diferentes estágios do processo evolutivo.

#Principais Descobertas

A partir dos nossos experimentos, descobrimos que os LLMs podem funcionar efetivamente como modelos substitutos, particularmente em tarefas de regressão. Os resultados indicaram que os LLMs podiam prever a qualidade das soluções e selecionar opções promissoras em diferentes problemas e estágios.

#Análise Comparativa

Comparamos o desempenho do nosso algoritmo evolutivo assistido por LLM proposto (LAEA) com outros algoritmos de otimização bem conhecidos, como Otimização Bayesiana e Algoritmos Evolutivos Assistidos por Modelos Substitutos. Os resultados mostraram que o LAEA teve um desempenho comparável sob orçamentos de avaliação limitados, destacando as potenciais vantagens de usar LLMs dentro de algoritmos evolutivos.

#Conclusão

Neste trabalho, demonstramos como os LLMs podem ser usados como modelos substitutos em algoritmos evolutivos. Ao utilizar LLMs para tarefas de regressão e classificação, criamos uma nova abordagem que reduz a necessidade de avaliações caras enquanto mantém a eficácia em identificar soluções ótimas.

Embora haja desafios e limitações no uso de LLMs, incluindo a forma como lidam com dados numéricos e custos de inferência, os resultados sugerem uma avenida promissora para pesquisas futuras. Esperamos explorar mais sobre a adaptação dos LLMs para diferentes tipos de dados e otimizar seu desempenho em várias configurações.

A aplicação de LLMs em algoritmos evolutivos pode representar um avanço significativo, abrindo novas possibilidades na pesquisa e prática de otimização. A nossa intenção é fornecer código aberto para ajudar pesquisadores interessados em investigar mais nessa área.