대규모 모델을 통한 진화

이 논문은 코드로 학습된 LLM을 활용해 유전 프로그래밍의 변이 과정을 개선하는 Evolution through Large Models(ELM)을 제안한다.

실험에서는 ELM과 MAP-Elites가 Sodarace 도메인에서 동작하는 파이썬 보행 로봇 프로그램을 다수 생성했다.

이렇게 생성된 프로그램들은 이후 지형에 맞는 보행 로봇을 고르는 새 모델을 학습하는 데 사용됐다.

결과적으로 코드 생성형 LLM이 진화 탐색을 강화하고, 예시가 없는 새로운 과제의 학습 데이터까지 스스로 만들 수 있음을 보여준다.