論文の概要: Holy Grail 2.0: From Natural Language to Constraint Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01589v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 07:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:57:12.000805
• Title: Holy Grail 2.0: From Natural Language to Constraint Models
• Title（参考訳）: Holy Grail 2.0: 自然言語から制約モデルへ
• Authors: Dimos Tsouros, H\'el\`ene Verhaeghe, Serdar Kad{\i}o\u{g}lu and Tias Guns
• Abstract要約: E・フリューダーは「制約プログラミングは、コンピュータ科学がまだプログラミングの聖杯に最も近いアプローチの1つである」と強調した。 我々は、NL4OPT(Natural Language Processing for Optimization)の課題からインスピレーションを得て、GPTモデルに対する分解ベースのプロンプトアプローチによる早期結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.389618538863392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Twenty-seven years ago, E. Freuder highlighted that "Constraint programming represents one of the closest approaches computer science has yet made to the Holy Grail of programming: the user states the problem, the computer solves it". Nowadays, CP users have great modeling tools available (like Minizinc and CPMpy), allowing them to formulate the problem and then let a solver do the rest of the job, getting closer to the stated goal. However, this still requires the CP user to know the formalism and respect it. Another significant challenge lies in the expertise required to effectively model combinatorial problems. All this limits the wider adoption of CP. In this position paper, we investigate a possible approach to leverage pre-trained Large Language Models to extract models from textual problem descriptions. More specifically, we take inspiration from the Natural Language Processing for Optimization (NL4OPT) challenge and present early results with a decomposition-based prompting approach to GPT Models.
• Abstract（参考訳）: 20年前、E. Freuderは「制約プログラミングは、コンピュータ科学がまだプログラミングの聖杯に最も近いアプローチの1つであり、ユーザーは問題を述べ、コンピュータはそれを解決している」と強調した。 今日では、cpユーザは優れたモデリングツール(minizincやcpmpyなど)を利用可能で、問題を定式化し、残りの処理をソルバに任せて、目標に近づくことができます。 しかし、それでもCPユーザは形式を知り、それを尊重する必要がある。 もう一つの重要な課題は、組合せ問題を効果的にモデル化するために必要な専門知識である。 これらすべてがcpの普及を制限している。 本稿では,事前学習した大規模言語モデルを用いてテキスト問題記述からモデルを抽出する手法を提案する。 より具体的には、NL4OPT(Natural Language Processing for Optimization)チャレンジからインスピレーションを得て、GPTモデルに対する分解ベースのプロンプトアプローチによる早期結果を示す。

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