Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

OptiMUS-0.3 : Utilisation de grands modèles de langage pour modéliser et résoudre des problèmes d'optimisation à grande échelle

Created by
  • Haebom

Auteur

Ali Ahmadi Teshnizi, Wenzhi Gao, Herman Brunborg, Shayan Talaei, Connor Lawless, Madeleine Udell

Contour

Nous présentons OptiMUS-0.3, un système basé sur un modèle de langage à grande échelle (LLM) conçu pour formuler et résoudre des problèmes de programmation linéaire (en nombres entiers mixtes) décrits en langage naturel. OptiMUS-0.3 permet notamment de développer des modèles mathématiques, d'écrire et de déboguer du code de résolution, d'évaluer les solutions générées et d'améliorer l'efficacité et la précision des modèles et du code grâce aux évaluations. Sa structure modulaire lui permet de traiter des problèmes comportant de longues descriptions et des données complexes. Nous démontrons expérimentalement qu'il surpasse les méthodes de pointe existantes d'au moins 22 % sur des jeux de données simples et d'au moins 24 % sur des jeux de données complexes (y compris le nouveau jeu de données NLP4LP publié avec cet article).

Takeaways, Limitations_

•
Takeaways:
◦
Une nouvelle méthode permettant de résoudre efficacement les problèmes d'optimisation décrits en langage naturel à l'aide de LLM est présentée.
◦
Atténuer les exigences d’expertise qui entravent l’adoption généralisée des outils et techniques d’optimisation.
◦
A démontré des performances supérieures aux méthodes de pointe existantes (plus de 22 % sur des ensembles de données faciles, plus de 24 % sur des ensembles de données difficiles)
◦
Adoption d'une structure modulaire capable de gérer des problèmes complexes et longs
◦
Publication d'un nouvel ensemble de données NLP4LP
•
Limitations:
◦
Limitations, mentionné dans l'article, n'est pas explicitement mentionné. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour analyser plus en détail son applicabilité pratique et ses limites.
◦
Il est possible que les performances n'aient été évaluées que pour un type de problème spécifique. La généralisabilité à un éventail plus large de problèmes d'optimisation doit être vérifiée.
◦
En raison de la forte dépendance aux performances de LLM, les limitations de LLM peuvent affecter les performances d'OptiMUS-0.3.
👍
Made with Slashpage