Sakana AI、球面ブラックボックス最適化の研究発表
Sakana AI は、パラメトリック手法とノンパラメトリック手法を統合する理論的枠組みを提供し、LLMのモデル融合における計算コスト削減と汎化性能向上を実現した。
キーポイント
最適化手法の統一的な理論的枠組みの確立
従来別個と考えられていた進化戦略（ES）のようなパラメトリック手法と、合意形成に基づく最適化（CBO）のようなノンパラメトリック手法が、実は単一の更新方程式の変形であることを示し、両者の理論的ギャップを解消した。
ハイブリッド最適アルゴリズムの提案
この洞察に基づき、特定タスクに合わせたカスタムハイブリッド最適化器として「AdaPol」と「SchedPol」を開発し、多峰性の問題解決を可能にした。
LLM モデル融合における実証的効果
大規模言語モデルの融合タスクにおいて、計算コストの高い完全評価や小データセットでの過学習という課題に対し、新しいアルゴリズムが複数の最適解を特定することで、低コストかつ高品質な汎化可能な融合を実現した。
重要な引用
When optimizing through simulators, external APIs, or in reinforcement learning, gradients are often unavailable.
Our team asked a simple question: what if they are all doing the same thing?
By treating LLM merging as a multimodal problem and deploying our newly developed hybrid optimizers, AdaPol and SchedPol, we successfully navigated this issue.
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
本研究は、計算コストがボトルネックとなる大規模モデルの融合や、勾配情報が得られない複雑な最適化問題において、理論的基盤と実用的アルゴリズムを同時に提供した点で画期的です。特に、LLM の効率的な統合手法として確立されれば、AI モデルの開発サイクルの加速とリソース効率の劇的な向上に寄与する可能性があります。
編集コメント
勾配情報のない環境における最適化手法の統合は、長年の課題であった「高次元での多解探索」を解決する重要な一歩です。特にLLMモデル融合への適用事例は、実務的な計算リソース制約に対する有効な解決策として注目されるべき成果と言えます。
ICML 2026 で発表する研究成果「球面ブラックボックス最適化器の架橋（Bridging Spherical Black-Box Optimizers）」をご紹介します。
論文全文：https://arxiv.org/abs/2606.25761
シミュレーターや外部 API を介した最適化、あるいは強化学習において、勾配情報が得られないケースは珍しくありません。ブラックボックス最適化（BBO）はこの課題を解決する手段ですが、これまでの研究分野は大きく二つに分裂していました。
- パラメトリック手法：進化戦略（ES）などのアルゴリズムは高次元へスケーリング可能ですが、解は一つしか見つけられません。
- ノンパラメトリック手法：コンセンサスベース最適化（CBO）などのアルゴリズムは複数の解を見つけられますが、高次元では機能しません。
私たちのチームは、こう問いかけました。「これらは実はすべて同じことをしているのではないか？」
論文では、これらの異なるアプローチが実のところ単一の更新式の変形に過ぎないことを示しました。この理論的なギャップを埋めることで、特定のタスクに合わせたカスタムハイブリッド最適化器を設計することが可能になります。
その応用例として重要なのが、ファウンデーションモデルの統合です。以前の「進化的モデルマージング（Evolutionary Model Merging）」の研究で直面した計算上の課題があります。各ステップで大規模言語モデルの評価を行うのはリソースが膨大にかかりますが、評価に使うデータセットを小さくすると、従来の単峰性最適化器は過学習を起こしてしまいます。
LLM の結合をマルチモーダル問題として捉え、新たに開発したハイブリッド最適化アルゴリズム「AdaPol」と「SchedPol」を導入することで、この課題を克服しました。これらのアルゴリズムは小規模なデータセット上で複数の異なる最適解を特定し、計算コストを大幅に抑えながら、汎用性が高く品質の高い結合を実現することができました。
原文を表示
We are pleased to present our research at ICML 2026, “Bridging Spherical Black-Box Optimizers”.
Full Paper: https://arxiv.org/abs/2606.25761
When optimizing through simulators, external APIs, or in reinforcement learning, gradients are often unavailable. Black-Box Optimization (BBO) fills this gap, but the field has been historically split into two categories:
Parametric Methods: Algorithms like Evolution Strategies (ES) scale to high dimensions but only find a single solution.
Nonparametric Methods: Algorithms like Consensus-Based Optimization (CBO) find multiple solutions but fail in high dimensions.
Our team asked a simple question: what if they are all doing the same thing?
In our paper, we showed that these distinct families are actually variations of a single update equation. By bridging this theoretical gap, we can now engineer custom hybrid optimizers for specific tasks.
A key application of this is merging foundation models. Building on our previous work in Evolutionary Model Merging, we faced a computational challenge. Evaluating large language models at every step is resource-intensive, but using a smaller evaluation dataset causes standard unimodal optimizers to overfit.
By treating LLM merging as a multimodal problem and deploying our newly developed hybrid optimizers, AdaPol and SchedPol, we successfully navigated this issue. The algorithms identified multiple distinct optima on the smaller dataset, allowing us to find generalized, high-quality merges at a fraction of the compute cost.
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