この動画では、UC Berkeley、Stanford、MITなどの研究機関が開発した新しい遺伝的アルゴリズム「GAPA」について解説している。従来の強化学習よりも効率的で高性能な手法として、反省的プロンプト進化とパレート最適化を組み合わせたアプローチを採用している。GPT-5のような大規模言語モデルを監督者として使い、言語ベースの自己修正により効率的なAIシステム最適化を実現する革新的な手法である。
新しい遺伝的アルゴリズムの登場
やあコミュニティの皆さん。UC Berkeley、Stanford Data Bricks、それにMITから全く新しい研究が出てきたで。人工知能のための新しい遺伝的アルゴリズムが登場や。見てみようやないか。
GAPAっちゅうもんで、この新しいアルゴリズムは強化学習より優秀で、強化学習のGRPOより効率的で、DSPIより性能がええってゆうてるんや。
どないしてこんなことが可能なんやろか？それは全て反省的プロンプト進化っちゅうもんで、これが強化学習を上回る性能を発揮するんや。めちゃくちゃ興味深いで。DSPIがプロンプト最適化器としてやなくてプロンプトプログラミング体制として促されてた時代があったんを覚えてるやろ。
今度は次のステップに進むんや。なぜならここでDSAPIの作成者であるOmarが、元々Stanford出身で今はMITにおって、彼のチームを監督してAIプロンプトのための新しい遺伝的進化を作り上げたんや。めちゃくちゃ興味深いで。
GAPAの詳細な分析
2025年7月25日、新しい研究「GAPA 反省的プロンプト進化」が出た。AIシステムの強化学習を上回る遺伝的進化や。Data Bricks、MIT、Stanford、UC Berkeley、Bespoke Labs、Notre Damが関わってる。
82ページもの美しい数式と数値タスクが詰まった論文や。でも初めて読む時に楽しめるように、メインのアイデアを教えたるわ。
GAPAは遺伝的パレート最適化器や。遺伝的プールを最適化してパレート境界を調査するっちゅう考え方やな。プロンプト最適化器に戻る時はプロンプトコーディングでもプロンプトプログラミングでもない。もっと高いレベルでのプロンプト最適化や。
結果を見てみようや。この論文読む価値あるんか？もちろんDSPに関する俺の動画、マイプロバージョン2最適化器についてよう知ってる必要があるで。GAは今システムレベルで動作するんや。
システムレベルの軌道で動作してるんが分かるやろ。推論トレースがあって、全てのツール呼び出しがあって、ツール呼び出しのログとツール出力、全部や。でも面白いのは自然言語を使って問題を診断して、目的を診断して、全てのアップデートを診断して、パレート境界を持ってることや。
複合システムでの応用
これをどないやってるんか？美しいのは、まず複合システムや。エージェント的、マルチエージェント的、ツール使用、何でもポートフォリオにあるもんはこの新しい方法論を使ってシステム性能を最適化できるんや。
使うべきかどうか見てみようや。強化学習のGRPOを使った従来の2万4千ロールアウトの数があって、特定のスコアで言うたら、ここでプラトーに達するんが分かるやろ。マイプロバージョン2のDSPIは緑で、もっとええ性能で、そんなに多くのロールアウトは必要ないんが分かる。でも新しい方法のGAPAを見てみいや。
AIのための遺伝的アルゴリズムによるパレート最適境界最適化や。この特別なベンチマークに馴染みがなかったら、8億パラメータの訓練可能なモデルであるQ3も使ってる。かなり小さい8PBモデルやけどな。でもHOって何や？
データセットと評価指標
これはマルチホップ事実抽出と主張検証のためのデータセットや。Wikipediaコーパスに基づいて構築された検証データセットやな。素晴らしいことに全部無料で利用可能や。めちゃくちゃ素晴らしいで。
複合システム、マルチエージェントシステム、ReactみたいなScaffolding技術、俺らが知ってる全部をこの方法論で使えるって言うてるんや。
LLMを下流タスクに適応させるための従来の方法では強化学習を使ってる。検証可能な報酬構造があって、そのアルゴリズムの一つがGroup Relative Policy Optimization（GRPO）や。
核心は最後に戻ってくる報酬があることや。通常は各ロールアウトの最後にスカラー報酬が観測されて、その報酬が政策改善のための勾配を推定するのに使われるんや。でも俺が見せたみたいに、これは実際に新しいタスクに適合するのに何万ものロールアウトが必要や。
効率性の大幅改善
LLMを新しいタスク、新しい挑戦、新しい複雑さに訓練したかったら、10万ものロールアウトが必要で、長時間、高インフラ、めちゃくちゃ高いで。Q3モデル、8Bモデルのことを考えてみいや。
GAはGRPOを最大19%上回って、必要なロールアウトは35分の1や。間違うた、35倍少ないロールアウトや。つまり一対一で、より良い性能に対してより少ない支払いで済むっちゅうことや。
マイプロバージョン2で見たような以前の最先端プロンプト最適化器を上回って、マイプロバージョン2が達成した利益の2倍以上となる14%の総合最適化利益を得てる。めちゃくちゃ美しいアイデアと方法論や。
マイプロについて要約してって言うかもしれへんな。ベイジアン最適化器は異なる指示といくつかの短い例を試すことで問題空間を探索して、どんなプロンプトが機能するかの確率モデルを作って、このモデルを使って次の候補を提案するんや。でも俺らにはもっとええもんがある。これは進化的最適化器や。AIシステムのための遺伝的プール最適化器や。
自己反省による新戦略の創造
クレイジーに聞こえるやろ。めちゃくちゃクレイジーやし、ちょっとマーケティング要素もあるけど、基本的な理解と完全なアイデアを持ってもらえるように詳細を見せたるわ。
GAPAは事前定義されたオプションを最適化しようとするだけやない。この新しい方法論の力は自己反省を通じて全く新しい戦略を作り出すことにあるんや。
鍵は反省的変異メカニズムにあって、遺伝的研究からのこのアイデアが人工知能で突然機能するのが信じられへんくらいや。次世代プロンプトである子プロンプトを生成するんやけど、これらは単なるバリエーションやパターン修正やない。新しいLLMが必要で、これが非常に特定の失敗の理解から生まれた完全に新しい仮説を生成するんや。
残念ながら、これがメインの欠点の一つやけど、GPT-5みたいな巨大なマスターGPTかGemini Pro 3が必要や。それからこの論文には2番目の革新がある。幅広い遺伝子プールが欲しいからや。複雑さレベルがどう増加するか分からへん。だから一人か二人のスペシャリストだけやなくて、幅広いスペシャリストの境界が欲しいんや。
パレートベース選択の仕組み
パレートベース選択があって、これが多様なスペシャリストの境界を維持するんや。各スペシャリストのスコアをどう計算して、複雑な多面的タスクがある時に完璧なチームのためのスペシャリストグループをどう選択するかを見せたるわ。これは本当にエレガントでシンプルや。
もちろんDSPが最後やなかったんは知ってるやろ。text gradに関する動画もあったし、本当にその先に行きたかったらDSAPIを超えて、この特別な動画でPDLもあった。興味があったら代替案や。
昨日発表されたばかりの最新のもんを見てみようや。この新しい論文の主な焦点はAIシステムの新しいタスクへのサンプル効率的適応にもあるんや。初期の発見によると、この論文の付録を詳しく見たら、GAPAという新しい方法論は推論時間検索技術にも有望な結果があるんや。
訓練でマルチエージェントシステムをより良く訓練するだけやなくて、推論時に適用できるテスト時間最適化アルゴリズムもあるんや。これがめちゃくちゃ興味深くするんや。
反省的プロンプト進化の核心
MIT、Stanford、その他からの元論文を見たかったら、これが反省的プロンプト進化や。これがアイデアの第一部や。これを見てコードを適用したかったら、これや。でも新しくて基本的なアイデアだけ教えてってゆうんやったら、このビデオでやりたいのはそれや。
この論文の核心は簡単なアイデアや。エージェント最適化のための今日の主導的な強化学習パラダイムに本当に挑戦する変革的なアイデアが欲しいってゆうてるんや。言語モデルがあるから、推測やけど報酬モデルを計算するのもええで。スカラー報酬関数によって導かれる数値政策最適化があって、それが逆伝播して完全なシステムを最適化するっちゅう別のLLMや。
でも言語モデルがあるんやから、なんでこの力を使わへんのや？強みを強化して、反省的言語ベースの自己修正方法論に行くんや。これが本当に強力なアイデアやって警告しとくで。
LLM自体の言語での議論と入出力の能力を使うんや。LLMに推論能力があるとしたら、これにはかなり巨大なLLMが必要やけど、この事実をどう活用するかや。エージェントを勾配最適化で数値で調整されるブラックボックスとして扱うんやなくて、自分の間違いを理解して今後のより良い計画を明確に表現できる推論エンティティとして扱うべきや。
本質的に、GAPAは統計的相関から因果診断の視点に移行する場合、2つの要素がある。反省的プロンプト変異、これが遺伝的部分で、それからパレートベース候補選択、これが最高の超曲面として定義する境界での遺伝的プールの遺伝的最適化や。
反省的プロンプト変異のメカニズム
GAPA自体は遺伝的アルゴリズムとして構造化されてるけど、アナロジーとしてもっと考えてくれ。本当の遺伝的アルゴリズムやない。集団動態からの基本的なアイデアを取って、人工知能で実装してるだけや。
反省的プロンプト変異のメカニズムを簡単に説明したるわ。5つのものが必要や。親のプロンプト、これが現在の指示セットで、改善したいバグのあるコードや。実行トレースを取得する必要がある。推論トレースやなくて実行トレース、これがいくつかの例で実行した時の全ての詳細なログや。
エージェントが取った全てのステップ、入力、願わくばQ3モデルみたいに内部プロセスと内部推論トレースが見えるオープンソースモデルがあって、これがStanford MITがQ3を使って独占的なもんを使わなかった理由や。GPT-4.1も使ったけど、無料モデルから得られる洞察、全てのツール呼び出し、全部、最終出力、全てのツール結果、中間結果、ログから全部が必要や。
それからフィードバック関数が必要や。単なるスコアやなくて、失敗に対する特定の自然言語の理由を提供するんや。何かが間違って、今理解したいんや。エラーメッセージがある。コーディングについて考えてみいや。非常に特定のエラーメッセージや特定のエラーが出る。これを使うんやけど、終わりでのシングル報酬関数として使うんやなくて、話す能力、言語的パターン認識があるから、これを使おうやないかってゆうんや。
メタ最適化器の役割
別の兄貴分、メタ最適化器、GPT-5みたいな上級LLMがあって、願わくばこのビデオを見る時にはもうリリースされてると思うけど、その仕事は全てが起こった文脈、全てのログ、全ての内部推論トレース、全てのツール呼び出し、全てのツール結果、その他を考慮してこの特定のエラーを反省することや。
このメタ最適化器には重要な指示テンプレートがあって、メタプロンプトと呼ばれる最適化器に与えるもんで、GPT-5みたいな上級LLMに何を見るべきか、目標が何かを正確に伝えるんや。上級LLM、超知能AIと呼ぼうか、学生AIである最初の3つのポイントを見て、学生AIに報酬構造やなくて、戻ってくる特定のエラーを反省する言語的因果推論トレースの詳細を伝えるんや。それだけや。簡単やろ。
この反省的プロンプト変異の1サイクルを、簡単なアナロジーを使って歩いてみようや。上級開発者と下級開発者がいるとしよう。
最初のステップは下級開発者がタスクで失敗することや。親プロンプトと入力タスクを与えて、下級が実行して出力を作る。残念ながら動作してないのが分かる。
次のステップは全ての証拠を集めることや。完全な実行トレースを全部収集する。今言ったみたいに、正確なエラーメッセージを得るためにフィードバック関数を実行する。コードでこれをやったら、すぐに何かが分かる。でも同じエラーメッセージを言語的意味構造で戻してもらう。全く問題ない。
今この反省セッション、コードレビューセッションを開始する。メタプロンプトを組み立てる。魔法が起こる場所が疑問やったら、ここや。持ってる全ての証拠と失敗やその他を、このメタ最適化器、GPT-5、上級開発者、上司にでも非常に構造化された方法で提示するんや。このメタプロンプトはこんな感じやからや。
メタプロンプトの構造
メタ最適化器には「あなたはAI指示を改善する専門家です。特定のタスクで失敗してるアシスタントがいます。これが学生に与えた指示です。ここに本当の内容があります。これを実行した時に何が起こったかです。利用可能な完全なログ、入力、実行トレース、出力です。特定のエラー、失敗したテストもあります。あなたのタスクは失敗を注意深く分析することです。起こった完全な文脈を理解する。動作してる言語的意味コードベース因果推論環境を理解して、動作した部分をそのままにしながらこのエラーを修正する新しい改善された指示を書いてください」って言うんや。
コードデバッグに非常に近いけど、今は言語レベルでや。何万ものロールアウトが必要で強化学習のために実行するのが本当に高いから、言語能力を活用してこれができるって言うてるんや。
メタ最適化器GPT-5が全体のプロンプトを読んで、点と点を繋げて、GPT-5が「ああ、指示が一般的すぎたかもしれない。フィードバックで言及された特定のエッジケースを考慮してなかった」って言うんや。なぜエラーが起こったか、この文脈でなぜか、根本原因は何かを理解する。
それからメタ最適化器GPT-5が新しい改善されたプロンプトを書く。これは子プロンプトやない。遺伝的プールの遺伝的アイデアが入ってきて、この新しいプロンプトはDSPみたいに既知の要素の新しい組み合わせやなくて、GPT-5の優れた超知能を与えられた親の変異バージョンや。
小さなランダムな既知の修正の遺伝的修正やなくて、完全に新しい、ドメインから外れた、分布から外れた、確率シーケンスから外れた何かが起こりうるんや。これが本当の世界で理論的に起こりうる遺伝的修正のアイデアやって言うたら、全く分からへん。3%の逸脱か27%の逸脱か、この世界から完全に外れたもんかもしれへん。この82ページの論文の俺の簡略化で実装するのが比較的簡単な遺伝的アルゴリズムのアイデアが分かるやろ。
因果関係への焦点シフト
なんでこれがそんなに強力なんか？これまであった相関から因果関係により強く焦点を当てることに移行するからや。この特定の失敗の根本原因は何かって高レベルの抽象化がある。LLMの論理の因果推論の力を使って、報酬システムを構築して、トランスフォーマーの複数層で何百万もの重みを持って、修正があったら何百万もの数値演算を実行せなあかんってゆうんやない。
数値テンソル重みやなくて言語論理シーケンスで動作する場合、もっと小さいけどもっと意味のある検索空間を使うのが分かる。
サンプル効率では、各変異は豊富な診断データに基づく知的な推測や。単一の失敗の簡単な例で大幅な改善ができる。一つの失敗を見るだけで、これが起こりうる何千もの間違いのクラスの代表やってことを理解できる。一つのアルゴリズムを修正するだけで、何千もの潜在的な後続の間違いが単純に消去される。
もちろん美しいことに、数値レベルで何十もの重みを理解する必要がない。読むだけでええんや。エージェントが異なるシナリオを処理することを学んだ履歴を文字通り読める。完璧なデバッグ、オープンモデルを使って独占的なGPT-5やなかったら完璧な透明性や。
パレートベース候補選択
これが第一部で、今度はパレートベース候補選択に行く。パレート境界最適化がある場所や。
最適化では全ての最適化器が同じジレンマを持ってる。探索対活用や。活用は説明するのが簡単や。うまく機能する一つの解決策を見つけて、それに固執してさらに良くしようとするけど、非常に単一のドリルダウンで、より深く深く行くけど、別の場所でドリルを始めて別の最小値を見つけられる可能性は見ない。
探索では、非常に狭いセットに極端に焦点を当てるんやなくて、完全に異なる何かを見逃してるかもしれへんって言うんや。利用可能な空間を探索せなあかん。
GAPAの核心アイデアは比較的簡単や。単一のチャンピオンを見つけたいんやない。より高い複雑性の問題があると、複雑性を減らして複数の低次元問題を生成するクエストにあることを理解してる。
だから一人のスペシャリストやなくて、各サブ問題のための多様なスペシャリストの境界が必要や。10人のエージェント、20人のエージェントとLLMが組み込まれたAIエージェントのチームがあるかもしれへん。
面白い部分は、これらのエージェントが相互作用してチームを形成するから、分野で常に最高のスペシャリストを求めるんやない。適切な統合をしたら人間のチーム動態みたいなもんがある。
チーム選択の例
例を見せたるわ。貪欲な操作やマネージャーやアルゴリズムが全ての潜在的チームメンバーの履歴書を見て、単一カテゴリで可能な限り最高のスコアを持つ単一の人を雇うとしよう。
制御システム理論の記録保持PhD学生や。それからこの単一の人の周りに雇って、この単一の専門知識の周りにチームを構築する。複雑なシステムがあったら結果として生まれる要素は、単一の性能があるから素晴らしいけど、他の全てが最適やなくなって失敗する。
一人の天才だけで他の全員が本当にタスクに適してなかったら、全体のプロジェクトが失敗する。完璧なチームって何や？GAPAマネージャーは、ブレークスルーは境界チームの専門家の誰からでも来る可能性があるって教えてくれる。全員を関与させ続けて、協力を促進して、多様な強みプロファイルのアイデアを活用せなあかん。
プールを評価して、まずプールを生成せなあかん。これを見せて、それから非常に特定のタスクプロファイルのプールを評価するんや。各世代で、GAは全ての現在の候補プロンプトを異なるタスクセットで実行して、各タスクで各プロンプトをスコア化するだけや。だから全てがどうやってるかを正確に知ってる。
それからパレート前線を特定する。俺の簡単な例では、単一の最高の人を雇ってチームを構築するんやなくて、異なるエリートチームを雇うけど、異なる低複雑性タスクのための異なるエリートチームを雇うんや。フィルタリングがある。
アルゴリズムは全てのプロンプトを反復して、簡単な質問をする。これが素晴らしいで。質問は「プール内に少なくとも一つのタスクでこれより高いスコアを取って、他のタスクでより低いスコアを取らない他のプロンプトはあるか？」や。
答えがイエスやったら、プロンプトは支配されてて、もっとええのがいるから一時的に無視される。答えがノーやったら、そのプロンプトは非支配的でエリートプール、パレート前線に追加される。
確率的選択プロセス
パレート前線に立って配備を待ってる多くのスペシャリストがいる。それから確率的選択がある。重み付き宝くじみたいなもんや。このプールから最高のもんを選ぶんやなくて、GAは今、そしてこれがアイデアやけど、プロンプト開発での次の遺伝的変異の親を選択するために重み付き宝くじを開催する。
パレート前線に立ってる各メンバーは、スコアに比例した数の宝くじチケットを得る。でも探索と活用のバランスを敏感なバランスで取らなあかんのを覚えといてくれ。
活用を見てみようや。よりバランスが取れてて高性能な候補はより多くのチケットを得て、選ばれる可能性が高くなる。探索では、これらは単一ピークスペシャリストや。複数ドメインでの平均スコアが低くても、まだパレート前線に立ってチケットを持ってる。まだ選ばれるチャンスがあって、パレート境界線の前線に立ってる集団でのユニークな遺伝的材料、専門化を保持してる。
全てのもんから一人の勝者を言うんやなくて、制御理論のスペシャリストやと思うけど、潜在的エージェント、潜在的スペシャリストのプールを広く保つんや。タスクが高複雑性タスクで、複数の低複雑性タスクに細分化するからや。
だから全てのスペシャリストが必要やけど、単一ピークスペシャリストやなくて、他のドメインも知ってるスペシャリストが必要や。最高の単一プレーヤーやなくて、最高のチーム構造が欲しいんや。簡単やろ。
具体例での説明
例を挙げたるわ。実験をしようや。複雑性があって、2つの低複雑性構造に細分化するとしよう。一つは数学、一つは執筆や。2つのドメインや。
4人のスペシャリストがいるとしよう。純粋数学スペシャリストがいて、数学で95%のスコアやけど執筆では50%しか取れへん。それから執筆スペシャリストがいる。想像つくやろ？執筆で92%やけど純粋数学では55%しか取れへん。それから見てみいや、数学も執筆も80%の一般論者がいる。純粋スペシャリストのピーク性能はないけど、数学と執筆の共進化に依存するチームでは、これは興味深く見える。それから別のもんもあって、7070も見てくれ。
スペシャリストの55%や50%を上回ってるで。このメカニズムはどう機能してるんや？最悪の場合、従来の場合は貪欲最適化器がある。最高スコアを見て最高のもんを選択する。それだけや。だから全データフィールドで絶対最大の95を取る。執筆についてはさっぱり分からん数学スペシャリストと一緒に行くんや。
最終報告書を読んだら、執筆は非常に低い性能しかない。論文で提示された数学的アイデアは天才的やけど、この人は観客が理解できる方法で表現できへん。俺にもよくあることやけど分かるで。
でも新しい方法論、GAPAフィルターを見てみようや。ステップバイステップで行こうや。最初の9550は、95と同じくらい高い数学スコアを持つ他のプロンプトはあるか？ない。だから最前線に置く。プールに入ってる。
2番目は執筆で5592や。他の誰かに支配されてるか？92より高い執筆スコアを持つ他はない。だからこれも最前線に置く。遺伝的プールに入ってる。
面白いことに80の80、このバランス取れた専門家や。P数学は数学では優れてるけど執筆では劣ってるし、P執筆スペシャリストは執筆では優れてるけど数学では劣ってる。だから支配されてない。この一般論者も遺伝的プールに取る。
でもフィルタリングが起こって、この例を選んだのは7070が見えるからや。執筆スペシャリストより優れてるサブドメインもあるし、数学スペシャリストより優れてる部分もある。でも特定のクエリを考えると、この特定のエージェントは他の誰か、Pバランスに支配されてる答えをせなあかん。
だから遺伝的プールには入れへん。より高いスコアを持つより良い一般論者がいるからや。これが簡単なフィルターメカニズムや。
遺伝的プールの選択過程
結果として、この最初の世代の遺伝的修正で、エリートプール、パレート前線には、P数学、P執筆、バランス80がパレート線に立ってる。これらがプールにいる。
面白い質問が来る。この3人の中から誰が、AI システムの次の改善に向けた次の変異の親として選ばれるんや？
俺が言ったみたいに、この簡単なシステムで異なるスコアを計算できる。スコアに重みを付けられる。次のタスクで数学が支配的やって言うたら、数学の優秀さに80%のスコアの重みを付けて、執筆には20%だけ付ける。最終報告書を書くんやなくて、中間報告書や何かを書くだけやからな。
50/50で重みを付けることもできるし、何でも好きにできる。アイデアは分かるやろ。平均スコアで行こうや。
95＋50は72.5、55＋92を2で割って73.5や。でも一般論者の80＋80を見てみいや。うわー。これが必要なもんや。数学50%、執筆50%が必要やって言うたら、勝者がいる。これが次の遺伝的修正にアクセスできる親になる。プロンプトエンジニアリング、遺伝的プロンプト、プログラミング、何と呼びたくても、この特定のスペシャリストプロンプトの最適化のためのプロンプトになる。
なんでこれがそんなに強力なんか？プール内のスペシャリストを保持する。数学的に保証されてて、優秀な一般論者によって排除されることから、ニッチ、高性能数学天才を保護するんや。
重要な遺伝的多様性を維持する。次のタスクがもっと複雑で、プロンプトの数学的優秀さに80%の重みを付ける必要があるかもしれへんからや。低複雑性タスクでこのプロンプト構造、エージェントを排除して、十分な一般論者だけを選んだら、このプロンプト構造を見逃すことになる。
進歩を保証する。集団が常に前進してることを確実にする。俺が見せたみたいに、4番目のプロンプトは3番目のもんがより良かったから排除された。プロンプトプールへの新しいエントリがあったら、常に最高のもんを選ぶ。新しい最高のもんが入ったら選択されて、プールの古いメンバーの一人がプールを去る。
より豊かな遺伝子プール、プロンプトのより高性能な遺伝子プールや。ちょっとクレイジーに聞こえるやろ。考えてみいや。遺伝子プールについて忘れて、これは次のステップのマーケティングかもしれへん。でも別の最適化方法論や。
多次元複雑性への対応
さらに、2つのサブ複雑性だけと行くんやないと思う。次のタスクの成功が多次元で、10、20、25の複雑性削減が必要やとしよう。複雑性レベル25の1つのタスクの代わりに、可能やったら、ただの空間実験やけど、複雑性レベル2だけの10の複雑性要素を持つことになる。
より複雑になるほど、この方法論はより強力になる可能性があって、俺らが見たみたいに他の全ての方法を上回る。アイデアがあった。
大規模モデルへの依存問題
本当にまたこのモンスター巨大GPT-5システム、このGemini 3、何千GPU、1万GPUが必要でコマンドを実行するこの非オープンソースモデルが必要なんか？
残念ながら考えてみたら、このフロー、プロセスフローでのメタ最適化器LLMの機能は不可欠や。なぜかっちゅうと、複雑な技術実行トレース、全ログ、全関数呼び出し、全中間出力を解析して、これらの事実から論理、論理の流れ、論理の構造を理解して、これをどう最適化するかを理解する必要があるからや。
GPT-5やGemini 3みたいな巨大な一般論者モデルが仕事に必要や。文書推論の長いチェーンで正確な失敗点を特定して、エラーを特定の欠陥に帰属させなければならないからや。全てを理解せなあかんし、現在最大のLLMでしかできない非自明な因果推論タスクがある。
バグを修正するだけやない。GPT-5の優れた超知能、創造性、洞察を持って、俺らを後退やなくて前進させる新しい指示セットをプロンプトから選択する知性、創造性、洞察も必要や。
明確で、簡潔で、堅牢で。新しいバグは一切導入せんといてくれ。回帰は全くあかん。残念ながら、この種の解決策では、オープンソースの学生の性能を向上させるために、AIの優れたマスターマインドに依存するか、頼らなあかん。
GPT-5みたいな巨大LLMを排除して、本当にオープンソースLLMで作業できる解決策を誰かが思いつくのを楽しみにしてる。これが夢の実現になるやろな。
GAPAパラドックス
これが俺がGAPAパラドックスと呼べる興味深い考察につながる。潜在的に小さいか特化したマルチエージェントシステムを効率的かつ安価に最適化するために、まだ大きくて高価で強力な一般論者AIへの一時的なアクセスが必要やからや。
この方法論がいくら美しくても、クラウドのどこかで、高複雑性タスクを実行できるクラウドに何百万ものGPUを持つGoogle、OpenAI、Microsoftが必要や。方法論は独占的な巨大AIシステムにまだ依存してるんや。これが俺がこの解決策で気に入らん部分やけど、それ以外はこの解決策は絶対に美しい。
メインアイデアの一瞥だけを与えた。最適化のための他の多くの技術的詳細と数学的詳細が、これらの82ページの論文にある。自分で見てくれ。学ぶのに絶対に興味深い。
メタ最適化器により弱いLLMを使う間違いをしたら、これが本当に偽の経済になって、GAPAを強力にするメカニズム自体を損なうことになる。
残念ながら、この特定の方法論でGPT-5を代替する方法があるかどうか考えたけど、このGA方法論の代替案や修正は見つけられへんかった。アイデアがあったらコメントに残してくれ。
ありがとう。絶対に興味深い新しい研究出版や。より高い複雑性推論タスクのためのさらなるAI最適化のアイデアとしての遺伝的アルゴリズムや。楽しんでもらえたら、なんで購読せえへんのや。次のビデオで会おうや。
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