Lenz

新的代理贝叶斯优化使用LLM作为核心决策者

研究人员引入了一种名为代理贝叶斯优化（BO）的新范式，该范式将大型语言模型（LLM）整合为BO循环内的核心决策者。该方法利用贝叶斯后端提供一个感知不确定性的优化基底，使LLM代理能够通过自然语言配置问题、选择评估和调整策略。该系统以Sara的形式实例化，其基于BoTorch的后端名为lenz，在各种基准测试中，尤其是在动态环境中，它能够即时重新配置优化问题，表现优于现有的基于LLM的方法和标准BO。