LLINBO 提出可信赖的 LLM 贝叶斯优化框架
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LLINBO 提出可信赖的 LLM 贝叶斯优化框架
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AI 综述
Chih-Yu Chang、Milad Azvar、Chinedum Okwudire 和 Raed Al Kontar 提出 LLINBO（LLM-in-the-Loop Bayesian Optimization）框架，通过控制大语言模型优化建议的采纳时机与方式，并在必要时回退到传统贝叶斯优化，降低对 LLM 建议的直接依赖。该框架可整合现有基于 LLM 的贝叶斯优化方法。 LLINBO 包含三种交互机制，每种机制均提供无损害理论保证：在常见核函数下，即使不对 LLM 的性能作任何假设，也能实现次线性累积遗憾。研究团队通过模拟实验和实际高成本 3D 打印实验验证了框架的应用效果。
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最新进展11月2日 13:00
LLINBO：可信赖的 LLM-in-the-Loop 贝叶斯优化框架报道时间线
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11月2日
- arXiv · Machine LearningLLINBO：可信赖的 LLM-in-the-Loop 贝叶斯优化框架
LLINBO 提出一种可信赖的 LLM-in-the-Loop 贝叶斯优化框架，通过控制大语言模型建议的采纳时机与方式，并在必要时回退到传统贝叶斯优化，缓解模型缺乏显式代理建模和校准不确定性的问题。三种交互机制均提供无损害理论保证，可在不依赖 LLM 性能假设的情况下实现常见核函数下的次线性累积遗憾。模拟实验和实际高成本 3D 打印实验验证了其可靠性与优化效果。
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