当大语言模型遇见进化算法—西安电子科技大学焦李成团队新进展

研究背景

大语言模型通过无监督学习在海量文本数据中捕捉统计模式，其核心Transformer架构采用自注意力机制建模上下文依赖关系，构建条件概率分布以预测序列中的下一个词元。这类模型在写作、数学推理和化学分子设计等创新任务中展现出强大的上下文理解与生成能力。进化算法则借鉴生物进化机制，通过繁殖和选择维持进化系统，探索复杂的适应度景观。随着计算资源的进步，进化算法已在神经架构搜索、超参数优化和机器人控制等黑盒优化任务中提供了多样化解决方案。两者的结合为构建兼具学习与探索能力的通用人工智能系统提供了新思路。

研究进展

西安电子科技大学焦李成教授团队系统分析了大语言模型与进化算法的关联机制，揭示了二者在微观和宏观层面的潜在协同路径。微观层面研究从五个维度（词元表示与个体表示、位置编码与适应度变换、位置嵌入与选择、Transformer架构与繁殖操作、模型训练与参数适应）建立了两者概念相似性（图1），为跨领域技术融合提供了全新视角。宏观层面总结了两类前沿交叉方向：黑盒场景下的进化微调和大语言模型增强的进化算法。

（1）黑盒场景下的进化微调（图2）。在模型即服务场景下，大语言模型仅作为推理接口 (API) 访问。由于进化算法无需梯度信息，仅依赖前向传播即可完成优化，因此被应用于大语言模型的提示工程。这种黑盒特性使得进化算法成为实际应用中的高效工具。

（2）大语言模型增强的进化算法。基于自然语言表征的种群可直接被大语言模型处理（图3），这启发研究人员将大语言模型用作进化算法的繁殖和变异算子。这些方法通过大语言模型驱动的进化算子维持种群收敛性和多样性，从而为复杂现实问题提供多样化解决方案。

未来展望

尽管大语言模型和进化算法独立发展，但它们之间的相似性为技术创新提供了重要启发（图4）。从宏观角度看，二者的类比关系为开发能够从现有知识中学习并持续探索新知识的人工智能体提供了概念框架。然而，尚未形成具有一一对应关键特征的统一范式。这种类比方法为研究人员提供加强当前技术研究的新思路。

来源：https://doi.org/10.34133/research.0646