安価に最適化、強力に展開：LLMプロンプト進化最適化の新戦略

LLMプロンプトの進化的最適化は、候補評価にかかるコストが大きな課題です。本研究は、LLMの役割を「回答」「内省/変異」「デプロイ」の3つに分離し、評価頻度の高い回答フェーズを安価なモデルで実行。最終的に最適化されたプロンプトを強力なモデルで展開することで、コストを大幅に削減しつつ、同等以上の性能を達成する新手法を提案します。