OpenEvolveでテキスト生成の進化を自動化：LLMを用いた非コード内容の最適化 この記事では、GoogleのAlphaEvolve論文に基づくオープンソース実装であるOpenEvolveを用いて、非コード内容の生成と評価を自動化する方法について説明します。LLMが自らの生成物を評価し、継続的に改善していく進化プロセスの可能性を探ります。

AIの文章生成を最適化する新手法：OpenEvolveの活用 大規模言語モデル（LLM）の初期出力が期待通りでない場合、どのように改善を図るかは重要な課題です。通常、ユーザーはLLMを再実行しますが、この方法では最高の結果を得るのが難しい場合があります。Googleが発表したAlphaEvolve論文では、このような問題を解決するために進化的システムを用いる手法が提唱されました。同論文では、適切な評価関数を用いてLLMが生成した内容を改良し続けることで、より高品質なコードを生成することが示されています。 OpenEvolveの非コード用実装 本記事では、AlphaEvolve論文のアイデアを非コードのコンテンツ生成に応用するためのオープンソースプロジェクト、OpenEvolveについて紹介します。OpenEvolveは、コンテンツ生成と評価のプロセスを進化的に改良することで、最適なテキストを生成することを目指しています。 設定手順 LLMサーバーの準備： OpenAI互換APIのエンドポイントを持つLLMサーバーにアクセスする必要があります。例えばCerebras、OpenAI、Google Geminiなどを利用できます。 自身のGPUがある場合は、自前のサーバーをセットアップすることも可能です。 Python環境の準備： Linuxシステム上でPython環境が機能していることを前提とします。 OpenEvolveのインストール： bash git clone https://github.com/codelion/openevolve.git cd openevolve python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e . mkdir -p examples/my_project/prompts 設定ファイルの作成： examples/my_project/config.yamlを作成し、使用するモデル、評価基準、進化プロセスの詳細などを指定します。 プロンプトのカスタマイズ： 初期コンテンツと生成プロンプト、評価プロンプトをそれぞれ適切に設定します。例えば、詩を作成する場合のプロンプト例を以下に示します。 初期コンテンツ: plaintext No initial poem, invent your own. システムプロンプト: plaintext You are a Shakespeare level poem writer, turning content into beautiful poetry and improving it further and further. 生成プロンプト: ```plaintext # Current Solution Information - Current performance metrics: {metrics} - Areas identified for improvement: {improvement_areas} {artifacts} # Evolution History {evolution_history} # Current Solution {current_program} ``` 評価プロンプト: plaintext Evaluate the following poem: 1. Beauty: Is it beautiful? 2. Inspiring: Is its message inspired and meaningful? 3. Emotion: Does the poem trigger an emotional response? 4. Creativity: Is it creative? 5. Syntax: Is its syntax good? Is it only a poem or does it also contain non-poem content (if yes, rate as 0)? Are its lines overly long (if yes, rate low)? 6. Overall score: Give an overall rating. If Poem, Syntax or Length evaluation was not okay, give a bad overall feedback. 進化プロセスの実行 進化プロセスの実行： bash source .venv/bin/activate export OPENAI_API_KEY="sk-.." python3 openevolve-run.py examples/my_project/initial_program.py examples/my_project/evaluator.py --config examples/my_project/config.yaml --iterations 9 可視化ツールの起動： 実行結果を確認するためのウェブインターフェースを起動します。 bash python3 scripts/visualizer.py 結果の分析： 可視化ツールを用いて、生成されたコンテンツや評価結果を詳細にチェックします。必要に応じて、配置されているノードをクリックして詳細情報を確認できます。 実際の結果 実際の使用例としては、以下のような詩が生成されました： plaintext In silken moonlight, where night’s veil is lifted, A constellation of dreams is gently shifted, The heart, a canvas, painted with vibrant hues, A symphony of feelings, in tender Muse. 今後の展望 現在、OpenEvolveは主に研究用プロジェクトであり、そのコードベースは迅速に発展しています。また、複数段階のLLM評価パイプラインや知識ベース、ツールの統合を通じて、さらに高度な使い方が可能になると考えられます。特に、マルチモーダルのLLMや別のバックエンドLLMと組み合わせることで、異なる形式のコンテンツ（画像、音声など）の生成や評価が期待できます。 業界関係者のコメント 業界の専門家たちは、OpenEvolveのこのような進化的アプローチが、創造性と品質の両面においてコンテンツ生成を大幅に向上させる可能性があると評価しています。特に、特定の用途や目標に適したプロンプトの設計が重要であることを強調しています。これにより、より精度の高い評価と改良が可能になるとされています。また、将来的にはGUIインターフェースの提供やさらなる機能拡張が期待されています。 会社概要 Codelionは、OpenEvolveの開発を主導するオープンソースコミュニティの一つであり、大規模言語モデルを活用した創意的なプロジェクトを通じて、AIの進化を推進しています。