Large Language Models to Enhance Bayesian Optimization

📄 arXiv: 2402.03921v2 📥 PDF

作者: Tennison Liu, Nicolás Astorga, Nabeel Seedat, Mihaela van der Schaar

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-02-06 (更新: 2024-03-08)

备注: Accepted as Poster at ICLR2024

💡 一句话要点

提出LLAMBO以增强贝叶斯优化的效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 贝叶斯优化 大型语言模型 超参数调优 机器学习 黑箱函数 模块化设计 探索与开发 代理建模

📋 核心要点

  1. 现有的贝叶斯优化方法在探索与开发之间的平衡仍然面临挑战，影响了其在复杂任务中的有效性。
  2. 本文提出LLAMBO，通过将贝叶斯优化问题框架化为自然语言，使大型语言模型能够迭代提出和评估解决方案。
  3. 实验证明，LLAMBO在超参数调优任务中表现优异，尤其在搜索初期阶段，显著提升了代理建模和候选样本采样的效果。

📝 摘要（中文）

贝叶斯优化（BO）是一种强大的方法，用于优化复杂且评估成本高昂的黑箱函数。其在超参数调优等许多应用中的重要性不言而喻，但其有效性依赖于探索与开发之间的有效平衡。尽管BO方法已有显著进展，但实现这一平衡仍然是一个微妙的过程。为此，本文提出了LLAMBO，一种将大型语言模型（LLM）能力与BO相结合的新方法。我们将BO问题框架化为自然语言，使LLM能够基于历史评估迭代地提出和评估有前景的解决方案。我们的研究表明，LLAMBO在零-shot热启动方面表现出色，并在候选样本采样和代理建模方面提升了性能，尤其是在观察稀疏的搜索早期阶段。该方法不需要LLM的微调，设计上模块化，允许将各个组件集成到现有的BO框架中，或作为端到端方法协同工作。我们在超参数调优问题上对LLAMBO的有效性进行了实证验证，展示了其在多种基准、专有和合成任务中的强大性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决贝叶斯优化（BO）在复杂黑箱函数优化中的探索与开发平衡问题。现有方法在处理稀疏观察时效果不佳，限制了其应用潜力。

核心思路：LLAMBO通过将BO问题转化为自然语言，使大型语言模型（LLM）能够利用其上下文理解和少量学习能力，提出更有效的解决方案。该设计旨在提升BO的探索能力，尤其是在初始数据稀少的情况下。

技术框架：LLAMBO的整体架构包括三个主要模块：自然语言框架、历史评估条件下的解决方案生成和候选样本评估。该方法通过迭代过程不断优化解决方案，形成闭环反馈。

关键创新：LLAMBO的核心创新在于将LLM的能力与BO相结合，特别是在零-shot热启动和代理建模方面的应用，这与传统的BO方法相比，显著提高了效率和效果。

关键设计：在设计上，LLAMBO不需要对LLM进行微调，保持了其模块化特性，允许灵活集成。关键参数设置和损失函数的选择旨在优化模型的生成和评估过程，确保在不同任务中的适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在超参数调优的实验证明中，LLAMBO展示了其强大的性能，尤其是在初始观察稀疏的情况下，相比于传统BO方法，提升了代理建模和候选样本采样的效果，表现出色。具体性能数据表明，LLAMBO在多个基准测试中均取得了显著的提升。

🎯 应用场景

LLAMBO的研究成果在超参数调优、机器学习模型优化及其他需要高效黑箱函数评估的领域具有广泛的应用潜力。其模块化设计使得该方法可以轻松集成到现有的优化框架中，提升实际应用中的效率和效果。未来，LLAMBO可能会在自动化机器学习和智能决策系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Bayesian optimization (BO) is a powerful approach for optimizing complex and expensive-to-evaluate black-box functions. Its importance is underscored in many applications, notably including hyperparameter tuning, but its efficacy depends on efficiently balancing exploration and exploitation. While there has been substantial progress in BO methods, striking this balance remains a delicate process. In this light, we present LLAMBO, a novel approach that integrates the capabilities of Large Language Models (LLM) within BO. At a high level, we frame the BO problem in natural language, enabling LLMs to iteratively propose and evaluate promising solutions conditioned on historical evaluations. More specifically, we explore how combining contextual understanding, few-shot learning proficiency, and domain knowledge of LLMs can improve model-based BO. Our findings illustrate that LLAMBO is effective at zero-shot warmstarting, and enhances surrogate modeling and candidate sampling, especially in the early stages of search when observations are sparse. Our approach is performed in context and does not require LLM finetuning. Additionally, it is modular by design, allowing individual components to be integrated into existing BO frameworks, or function cohesively as an end-to-end method. We empirically validate LLAMBO's efficacy on the problem of hyperparameter tuning, highlighting strong empirical performance across a range of diverse benchmarks, proprietary, and synthetic tasks.