大型语言模型用于增强贝叶斯优化
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。LLAMBO 是一种将大型语言模型（LLM）与贝叶斯优化（BO）结合的方法，通过在自然语言中提出有前景的解决方案，利用上下文理解、少样本学习能力和 LLM 的领域知识来增强基于模型的 BO 的各个组件，特别是在稀疏的观测阶段，LLAMBO 在零样本热启动、代理模型和候选样本的改进方面表现出有效性。
本文介绍了一个贝叶斯学习模型来理解大型语言模型的行为，并通过预测下一个标记开发了一个新颖模型。研究了大语言模型逼近生成文本模型的方式，并讨论了嵌入和多项式分布之间的映射连续性。展示了大型语言模型的文本生成符合贝叶斯学习原理，并深入探讨了其在上下文学习中的影响。研究结果为大型语言模型的功能和应用提供了新的见解。
