LLMが巡回セールスマン問題などの最適化問題を解く〜自分自身で優れたプロンプトを作成＆活用〜 | AIDB

Google DeepMindの最新研究によれば、Large Language Models（LLM）が最適化問題を解決する新たな手法として利用できる可能性が示されました。この研究は、自然言語を用いて最適化タスクを説明し、それに基づいてLLMが新しい解を生成するという方法を提案しています。 さらに、LLMがプロンプト自体を最適化する能力も示されています。LLMはプロンプトの形式に敏感であり、意味的に類似したプロンプトでも性能が大きく異なる可能性があります。したがって、プロンプトエンジニアリングはLLMが良好なパフォーマンスを達成するために重要です。 参照論文情報 タイトル：Large Language Models as Optimizers 著者：Chengrun Yang, Xuezhi Wang, Yifeng Lu, Hanxiao Liu, Quoc V. Le, Denny Z