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DIGEST以发现引导调优符号回归搜索

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AI 综述

研究者提出 DIGEST，将轻量级 LLM 的预训练解码器块改造成遗传编程种群初始化的符号策略，并用搜索中发现的高质量表达式在线更新策略。论文报告，在两个真实表达式基准上，DIGEST 的恢复率较最强竞争方法最高提升 2.59%，较 LLM 基线至少提升 54.91%；平均搜索时间至多为最强竞争方法的 17.4%。在 122 个 BlackBox 数据集上，论文报告 DIGEST 达到最高准确率，同时保持适中的模型复杂度。

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最新进展10月28日 12:00

DIGEST：面向符号回归的发现引导式 LLM 调优

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10月28日

12:00
arXiv · Machine Learning
DIGEST：面向符号回归的发现引导式 LLM 调优
DIGEST 将轻量级 LLM 的预训练解码器块改造为遗传编程（GP）种群初始化的符号策略，并通过高质量表达式在线更新策略。在两个真实表达式基准上，其恢复率较最强竞争方法最高提升 2.59%；相比 LLM 基线，恢复率至少提升 54.91%，平均搜索时间最多为最强竞争方法的 17.4%。在 122 个 BlackBox 数据集上，DIGEST 达到最高准确率，同时保持适中的模型复杂度。

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