最近の研究では、大規模言語モデル（LLM）が、単純な数学の最適化問題とプロンプトの最適化において高い能力を見せています。しかし、これらのモデルにはいくつかの課題が残されています。
たとえば、数学的な計算が必要な値を生成する際に、モデルが誤った値を出力したり、その解決策として新しい値のペアを提供するよう指示しても、すでに出現した解決策を繰り返してしまうことがあるのです。
さらに、ブラックボックス数学最適化においては、全体的にも局所的にも最適な点で立ち往生することがあります。
これらの課題を克服し、LLMの持つ最適化の力をさらに発展させる方法は、今後の研究において重要なトピックとなるでしょう。この短い概要は、LLMの潜在的な限界と期待される解決策について光を当てています。
出典 : Common Pitfalls in LLM Optimization | HackerNoon https://hackernoon.com/common-pitfalls-in-llm-optimization