研究用LLM辅助信息增强贝叶斯优化
原文标题：Bayesian Optimization with Rich Auxiliary Information via LLMs
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论文指出真实优化问题往往包含比函数评估更丰富的信息，如训练曲线、专家笔记、图像与先验知识。作者证明大语言模型可有效利用这类辅助信息指导优化，并提出三种将辅助信息融入贝叶斯优化的方法。在超参数优化基准与真实核聚变优化任务上，方法一致优于标准 BO 及现有基于 LLM 的优化方案。
- 问题
- 真实优化问题含训练曲线、专家笔记、图像等远超函数评估的辅助信息。
- 方法
- 用LLM利用辅助信息指导优化，提出三种将其融入贝叶斯优化的方法。
- 结果
- 在超参数优化基准与真实核聚变优化任务上一致优于标准BO及现有LLM优化方案。
- 影响
- 把非结构化先验接入调参与实验设计，减少昂贵评估次数。
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LLM可利用训练曲线、专家笔记等辅助信息指导贝叶斯优化，在超参与核聚变任务上一致优于标准BO。
- •真实优化问题常含比函数评估更丰富的信息，如训练曲线、专家笔记、图像与先验知识
- •论文证明大语言模型可有效利用这类辅助信息指导优化
- •提出三种将辅助信息融入贝叶斯优化的方法
- •在超参数优化基准与真实核聚变优化任务上，一致优于标准BO及现有基于LLM的优化方案
为什么重要：为昂贵黑盒优化打开一条新信息通道：不只喂评估值，也喂过程与先验。
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