大規模言語モデル（LLMs）を使用したQuality-Diversity（QD）の最適化手法では、特徴量の定義や抽出を自動化するために、以下の方法が活用されます。
プロンプトテンプレートの設計:
プロンプトテンプレートには、各ソリューションのパラメータと特徴量を含む情報が含まれます。このテンプレートは、LLMsに対してどの情報を与えるかを定義し、特徴量の自動抽出を可能にします。
コンテキスト構造の活用:
QDアーカイブ内のソリューションからサンプリングされたコンテキストは、LLMsに特徴量のパターンを学習させるための重要な情報源となります。コンテキストの構造化は、特徴量のパターンを明確に示し、モデルが適切な抽出を行うのに役立ちます。
クエリ戦略の選択:
LLMSに対して与えるクエリ戦略は、特徴量の自動抽出に影韓を与えます。適切なクエリ戦略を選択することで、モデルが特徴量をより効果的に抽出し、自動化された特徴量の定義を可能にします。
以上の手法を組み合わせることで、大規模言語モデルを活用したQDの最適化手法は、特徴量の定義や抽出を自動化し、効果的なソリューション生成を実現します。