LLM進化探索のコスト効率化：安価モデルから強力モデルへの「集団引き継ぎ」新手法「Relay」

大規模言語モデル（LLM）を用いたプログラム探索やアルゴリズム発見は有望ですが、強力なモデルを使い続けるとコストが膨大になります。この課題に対し、新しいフレームワーク「Relay」が提案されました。安価なモデルで初期探索を行い、その成果を厳選して強力なモデルに引き継ぐ「集団引き継ぎ」により、コストを大幅に削減しつつ高い性能を達成します。既存手法の限界を乗り越え、LLM進化探索の新たな道を開くものです。