LLINBO：为LLM贝叶斯优化加回退判断
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LLINBO：为LLM贝叶斯优化加回退判断
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AI 综述
Chih-Yu Chang 等研究者发布论文，提出 LLINBO 框架。该框架包裹现有基于大语言模型（LLM）的贝叶斯优化方法，决定何时以及如何采纳这些模型给出的建议，并判断何时回退到经典贝叶斯优化。 作者称，LLINBO 是一个通用框架，作用是在 LLM 建议与经典贝叶斯优化之间做采纳或回退的判断。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展11月2日 13:00
LLINBO：可信的大语言模型在环贝叶斯优化框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv · cs.AILLINBO：可信的大语言模型在环贝叶斯优化框架
研究者提出 LLINBO（LLM-in-the-Loop Bayesian Optimization）框架，包裹现有基于大语言模型（LLM，Large Language Model）的贝叶斯优化方法，判断何时采纳模型建议、何时回退到经典贝叶斯优化。
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