LLM知能が複雑なタスクにおいて局所最適に陥りやすいという問題を解決するには？

2025-08-21

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局所最適問題を克服する3段階の解決策

SE-Agentフレームワークは、3段階で実装される独自の軌道進化メカニズムによって、この重大な問題に対処する：

マルチパス生成まず、最初の探索の幅を確保するために、複数の異なる推論の軌跡（解の道筋）を生成する。これが思考の限界を打ち破る基礎となる。
グループ・インテリジェント・インタラクションパス間の情報交換は、3つのコア進化操作によって達成される：
1. 是正措置失敗したプログラムの完全再建
2. 再編成事業高品質溶液断片のハイブリダイゼーション
3. 精製作業圧縮最適化有効パス
ダイナミックな評価メカニズム各経路の有効性を継続的に評価し、非効率な経路を自動的に排除し、最も有望な進化の方向性を保持するために、重み付けされた採点システムが使用される。

実用的なアドバイス：開発者は、config/default.yamlのopulation_sizeパラメータを調整することで、初期パス数（デフォルト10）を増やすことができます。局所最適を破る確率を高めるため、複雑なタスクでは15～20に増やすことをお勧めします。