🎯 推荐指数：🌟🌟🌟
📖 title：LLMOPT: Learning to Define and Solve General Optimization Problems from Scratch
🔥 code：https://github.com/caigaojiang/LLMOPT
🌟 概述：LLMOPT是一个统一框架，通过使用大型语言模型来增强优化问题的表述和求解，采用结构化的五要素表述和先进的微调技术，实现了比现有方法平均提高11.08%的准确率，自动化了问题定义和解决方案生成。
🔍 解决的问题：
本文试图解决以下问题：
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任务目标
本文的目标是利用大型语言模型（LLMs）实现优化问题定义和求解的自动化。旨在提高这些模型在处理金融、健康和制造等各个领域的广泛优化任务时的泛化能力和准确性。 -
当前困难与挑战
- 专业知识要求
传统的优化问题表述和求解方法通常依赖于专业的人类知识，这限制了其更广泛的应用和可扩展性。这种依赖可能会妨碍基于优化的决策效率和可及性。 - 有限的泛化能力
现有的基于LLM的方法在优化泛化方面存在困难，意味着它们往往缺乏有效解决多样化优化问题类型所需的准确性。这一限制限制了它们在现实场景中的实际适用性。 - 错误与幻觉问题
LLM可能由于错误和幻觉而产生不准确的解决方案，这些问题源于它们无法完全捕捉问题描述中的隐含信息。这导致生成可靠求解代码和获得正确解决方案的挑战。
- 专业知识要求
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研究动机
- 增强自动化
本研究的动机是利用LLM自动化优化问题的定义和解决，从而减少对人类专业知识的依赖，提高决策过程的效率。 - 提高准确性和普适性
本研究旨在通过引入一个统一框架（LLMOPT）来解决当前方法的局限性，从而提高LLM在解决优化问题时的准确性和普适性。这是通过结构化的五要素表述和先进的训练技术实现的。 - 弥合理论与实践的差距
本文旨在缩小理论优化方法与其实际应用之间的差距，为优化泛化所带来的挑战提供稳健的解决方案，提高各个领域自动化决策的整体有效性。
- 增强自动化
👉文章方法：
本文在LLMOPT框架内提出了以下方法：
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五要素表述：该方法通过将多样化的优化问题分解为五个关键组成部分：集合、参数、变量、目标和约束，来标准化问题的表述。这种结构化的方法增强了问题定义的清晰性和准确性，使大型语言模型（LLMs）更容易理解和解决优化任务。
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多指令监督微调（SFT）：该技术涉及使用多个指令对LLM进行微调，以提高其制定和解决优化问题的能力。通过在多种任务上训练模型，SFT增强了模型的泛化能力和生成求解代码的准确性。
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模型对齐：本文采用了一种模型对齐方法，使用卡尼曼-特沃斯基优化（KTO）来减轻幻觉现象并提高LLM输出的准确性。这种方法将模型的响应与专家分配的期望标签对齐，确保生成的解决方案正确且与优化任务相关。
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自我纠错机制：该方法通过分析执行日志并识别错误，自动评估求解器的输出。如果发现不一致，模型可以建议修正，并决定是否重新审视问题表述或代码生成步骤，从而增强优化过程的整体稳健性和适应性。
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自动测试流程：该流程自动化了定义优化问题和生成求解代码的工作流程。它包括使用五要素框架进行问题表述、执行求解代码以及分析结果，以确保通过自我纠错实现持续改进。
这些方法共同增强了在各个领域解决优化问题的泛化能力和准确性。
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