Evolutionary Computation and Large Language Models: A Survey of Methods, Synergies, and Applications

📄 arXiv: 2505.15741v1 📥 PDF

作者: Dikshit Chauhan, Bapi Dutta, Indu Bala, Niki van Stein, Thomas Bäck, Anupam Yadav

分类: cs.NE, cs.CL, cs.MA

发布日期: 2025-05-21

💡 一句话要点

探索进化计算与大语言模型的协同：方法、协同与应用综述

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

关键词: 进化计算 大型语言模型 协同进化 提示工程 超参数优化 神经架构搜索 元启发式算法 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在LLM的训练、微调和架构搜索方面存在效率和自动化程度不足的问题，需要更有效的优化策略。
  2. 论文核心思想是结合进化计算（EC）的优化能力与大型语言模型（LLM）的自然语言理解能力，实现优势互补。
  3. 通过协同进化框架，EC可增强LLM，LLM可辅助EC，从而在多个领域实现更高效、可扩展的AI应用。

📝 摘要（中文）

本文探讨了将大型语言模型（LLM）与进化计算（EC）相结合，以推进人工智能发展的潜力，这种结合将强大的自然语言理解能力与优化和搜索能力相结合。本文回顾了LLM和EC的交叉点、互补优势和新兴应用，探讨了它们之间的协同潜力。我们确定了EC可以增强LLM训练、微调、提示工程和架构搜索的关键机会，而LLM反过来可以帮助自动化EC的设计、分析和解释。本文探讨了EC和LLM的协同集成，强调了它们对推进人工智能的双向贡献。首先，研究了EC技术如何通过优化关键组件（如提示工程、超参数调整和架构搜索）来增强LLM，展示了进化方法如何自动化和改进这些过程。其次，调查了LLM如何通过自动化元启发式设计、调整进化算法和生成自适应启发式方法来改进EC，从而提高效率和可扩展性。讨论了新兴的协同进化框架，展示了跨不同领域的应用，同时承认了计算成本、可解释性和算法收敛等挑战。最后，本文总结了开放的研究问题，并提倡结合EC和LLM优势的混合方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在训练、微调、提示工程和架构搜索等方面面临着效率瓶颈和自动化程度不足的挑战。传统方法依赖于人工设计和调整，耗时且难以找到最优解。进化计算（EC）在优化复杂问题方面具有优势，但其设计和分析也面临挑战。

核心思路：论文的核心思路是将进化计算（EC）与大型语言模型（LLM）相结合，利用EC的优化能力来增强LLM的性能，同时利用LLM的自然语言理解能力来辅助EC的设计和分析。这种双向协同旨在实现优势互补，克服各自的局限性。

技术框架：整体框架包含两个主要方向：(1) EC增强LLM：利用EC优化LLM的提示工程、超参数调整和架构搜索；(2) LLM增强EC：利用LLM自动化元启发式设计、调整进化算法和生成自适应启发式方法。此外，还探讨了协同进化框架，其中EC和LLM共同进化，以解决复杂问题。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了EC和LLM的双向协同框架，强调了它们之间的互补性和协同效应。与传统方法相比，该框架能够更有效地自动化LLM的优化过程，并提高EC的设计效率。

关键设计：论文探讨了多种关键设计，包括：(1) 使用遗传算法优化LLM的提示，以提高其生成文本的质量和相关性；(2) 使用进化策略调整LLM的超参数，以提高其训练效率和泛化能力；(3) 使用神经架构搜索（NAS）算法，结合EC来自动搜索最优的LLM架构；(4) 使用LLM生成新的元启发式算法，并自适应地调整进化算法的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文综述了EC和LLM协同的最新研究进展，并指出了未来的研究方向。虽然没有提供具体的实验数据，但强调了EC在优化LLM提示工程、超参数调整和架构搜索方面的潜力，以及LLM在自动化元启发式设计和进化算法调整方面的作用。该综述为研究人员提供了一个全面的视角，有助于推动EC和LLM的交叉研究。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自然语言处理、机器学习、机器人等领域。例如，可用于自动生成高质量的文本摘要、优化对话系统、设计更有效的控制算法等。通过结合EC和LLM，可以开发出更智能、更高效的AI系统，解决现实世界中的复杂问题。

📄 摘要（原文）

Integrating Large Language Models (LLMs) and Evolutionary Computation (EC) represents a promising avenue for advancing artificial intelligence by combining powerful natural language understanding with optimization and search capabilities. This manuscript explores the synergistic potential of LLMs and EC, reviewing their intersections, complementary strengths, and emerging applications. We identify key opportunities where EC can enhance LLM training, fine-tuning, prompt engineering, and architecture search, while LLMs can, in turn, aid in automating the design, analysis, and interpretation of ECs. The manuscript explores the synergistic integration of EC and LLMs, highlighting their bidirectional contributions to advancing artificial intelligence. It first examines how EC techniques enhance LLMs by optimizing key components such as prompt engineering, hyperparameter tuning, and architecture search, demonstrating how evolutionary methods automate and refine these processes. Secondly, the survey investigates how LLMs improve EC by automating metaheuristic design, tuning evolutionary algorithms, and generating adaptive heuristics, thereby increasing efficiency and scalability. Emerging co-evolutionary frameworks are discussed, showcasing applications across diverse fields while acknowledging challenges like computational costs, interpretability, and algorithmic convergence. The survey concludes by identifying open research questions and advocating for hybrid approaches that combine the strengths of EC and LLMs.