大規模言語モデル（LLM）を用いることで、より複雑な最適化問題に対する知識移転モデルを自動設計することは十分に可能です。本研究では、LLMを活用して進化的マルチタスク最適化（EMTO）のための知識移転モデルを生成する新しい枠組みが提案されています。この枠組みは、少数ショットのチェーン・オブ・ソート（FSCOT）技術を利用して、LLMが複雑な最適化問題に対して効果的かつ効率的な知識移転モデルを設計するのを支援します。LLMの強力なテキスト処理能力を活かすことで、従来の手法では困難だった複雑な問題に対する知識移転モデルの自動設計が実現されます。これにより、専門的な知識や人間の介入を最小限に抑えつつ、さまざまな最適化タスクに適応可能なモデルを生成することが可能になります。