Large Language Model Enhanced Particle Swarm Optimization for Hyperparameter Tuning for Deep Learning Models

📄 arXiv: 2504.14126v1 📥 PDF

作者: Saad Hameed, Basheer Qolomany, Samir Brahim Belhaouari, Mohamed Abdallah, Junaid Qadir, Ala Al-Fuqaha

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-04-19

💡 一句话要点

提出LLM增强的粒子群优化算法，用于深度学习模型超参数调优，显著提升收敛速度和计算效率。

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

关键词: 超参数调优 粒子群优化 大语言模型 深度学习 模型优化 计算效率 收敛速度

📋 核心要点

  1. 深度学习模型架构设计困难且耗时，传统方法依赖人工调优或计算成本高的优化算法。
  2. 该论文将LLM集成到PSO中，通过LLM的建议来指导粒子群的搜索方向，加速收敛并减少模型评估次数。
  3. 实验表明，该方法在优化Rastrigin函数、LSTM时间序列回归和CNN材料分类任务中，显著提高了收敛速度并降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型（LLM）增强的粒子群优化（PSO）算法，旨在解决深度学习模型超参数调优中效率和收敛性的难题。该方法利用LLM（特别是ChatGPT-3.5和Llama3）来改进PSO的性能，从而更快地达到目标。通过用LLM提供的最佳建议替换表现不佳的粒子位置，加速了搜索空间的探索。在三个场景下的综合实验表明，该方法显著提高了收敛速度并降低了计算成本。与传统PSO方法相比，计算复杂度降低了20%到60%。Llama3在回归任务中减少了20%到40%的模型调用，而ChatGPT-3.5在回归和分类任务中都减少了60%的模型调用，同时保持了准确性和错误率。该方法为优化深度学习模型提供了一种高效且有效的方法，从而在各种应用中实现了显著的计算性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：深度学习模型的超参数调优是一个复杂且耗时的过程。传统的粒子群优化算法（PSO）虽然可以用于超参数搜索，但收敛速度慢，需要大量的模型评估，计算成本高昂。现有方法难以在有限的计算资源下找到最优的超参数组合。

核心思路：该论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的知识和推理能力来指导PSO的搜索过程。LLM可以根据当前粒子群的状态，提供更有希望的超参数组合建议，从而加速PSO的收敛速度，减少模型评估的次数。

技术框架：该方法将LLM集成到标准的PSO算法中。具体流程如下：1) 初始化粒子群；2) 评估每个粒子的适应度；3) 使用LLM根据当前粒子群的状态（例如，最佳粒子的位置和适应度）生成新的超参数组合建议；4) 将表现不佳的粒子替换为LLM提供的建议；5) 更新粒子群的速度和位置；6) 重复步骤2-5，直到满足停止条件。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的知识和推理能力与PSO的搜索能力相结合。传统的PSO算法只依赖于粒子之间的信息交流和自身的经验来更新位置，而该方法引入了LLM作为外部知识来源，可以提供更全局和更智能的搜索指导。与现有方法的本质区别在于，该方法不再仅仅依赖于数值优化，而是利用了LLM的语义理解和生成能力。

关键设计：关键设计包括：1) 如何将粒子群的状态信息输入到LLM中，以便LLM能够理解当前搜索的进展；2) 如何设计LLM的prompt，使其能够生成高质量的超参数组合建议；3) 如何选择需要替换的粒子，以及如何将LLM的建议融入到粒子群中。论文使用了ChatGPT-3.5和Llama3作为LLM，并针对不同的任务设计了特定的prompt。具体参数设置和损失函数根据不同的深度学习模型和任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与传统的PSO方法相比，该方法在Rastrigin函数优化、LSTM时间序列回归和CNN材料分类任务中，显著提高了收敛速度并降低了计算成本。Llama3在回归任务中减少了20%到40%的模型调用，而ChatGPT-3.5在回归和分类任务中都减少了60%的模型调用，同时保持了准确性和错误率。计算复杂度降低了20%到60%。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种深度学习模型的超参数调优，例如图像识别、自然语言处理、时间序列预测等领域。通过降低计算成本和提高优化效率，可以加速深度学习模型的开发和部署，并提升模型的性能。该方法还有潜力应用于其他优化问题，例如组合优化、约束优化等。

📄 摘要（原文）

Determining the ideal architecture for deep learning models, such as the number of layers and neurons, is a difficult and resource-intensive process that frequently relies on human tuning or computationally costly optimization approaches. While Particle Swarm Optimization (PSO) and Large Language Models (LLMs) have been individually applied in optimization and deep learning, their combined use for enhancing convergence in numerical optimization tasks remains underexplored. Our work addresses this gap by integrating LLMs into PSO to reduce model evaluations and improve convergence for deep learning hyperparameter tuning. The proposed LLM-enhanced PSO method addresses the difficulties of efficiency and convergence by using LLMs (particularly ChatGPT-3.5 and Llama3) to improve PSO performance, allowing for faster achievement of target objectives. Our method speeds up search space exploration by substituting underperforming particle placements with best suggestions offered by LLMs. Comprehensive experiments across three scenarios -- (1) optimizing the Rastrigin function, (2) using Long Short-Term Memory (LSTM) networks for time series regression, and (3) using Convolutional Neural Networks (CNNs) for material classification -- show that the method significantly improves convergence rates and lowers computational costs. Depending on the application, computational complexity is lowered by 20% to 60% compared to traditional PSO methods. Llama3 achieved a 20% to 40% reduction in model calls for regression tasks, whereas ChatGPT-3.5 reduced model calls by 60% for both regression and classification tasks, all while preserving accuracy and error rates. This groundbreaking methodology offers a very efficient and effective solution for optimizing deep learning models, leading to substantial computational performance improvements across a wide range of applications.