- AIアプリケーションのための計算ワークフローの設計は複雑であり、多数の異種パラメータ（プロンプトやMLハイパーパラメータなど）を管理する必要がある。
- 研究では、OPTOという最適化問題を扱うフレームワーク「Trace」が提案され、AIシステムの設計と更新を自動化することを目指している。
- Traceは、計算ワークフローをグラフとして扱い、OPTOを使用して異種パラメータを最適化し、様々なドメインで最適化効率を高める。
- Traceは、自動最適化のために実行トレースを使用し、最適化効率を向上させる。OPTOを活用して、設計と特定のドメインコンポーネントを抽象化して様々なワークフローを最適化する。
- OptoPrimeは、OPTO問題向けに設計されたLLMベースの最適化アルゴリズムであり、他の最適化手法よりも優れた性能を示している。
考察: Traceフレームワークは、計算ワークフローの最適化を自動化し、異種パラメータの最適化効率を向上させる画期的なアプローチである。OptoPrimeの実験結果は、他の最適化手法に比べて優れた性能を示しており、実行トレース情報とメモリの活用が効果的であることが示されている。