論文の概要: A Human-on-the-Loop Optimization Autoformalism Approach for Sustainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10380v2
• Date: Wed, 23 Aug 2023 00:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 11:24:41.173182
• Title: A Human-on-the-Loop Optimization Autoformalism Approach for Sustainability
• Title（参考訳）: 持続可能性のためのヒューマン・オン・ザ・ループ最適化オートフォーマリズムアプローチ
• Authors: Ming Jin, Bilgehan Sel, Fnu Hardeep, Wotao Yin
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたパーソナライズされたエネルギー問題に対する自然な対話的アプローチについて概説する。 我々は,LLMを最適化解決器で強化し,ユーザの仕様や好みを理解し,応答する能力を高める戦略を提唱した。 提案手法は,自然言語タスク仕様を自動で最適化インスタンスに翻訳することで,人間誘導最適化オートフォーマリズムという新しい概念を開拓する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.70596933019959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper outlines a natural conversational approach to solving personalized energy-related problems using large language models (LLMs). We focus on customizable optimization problems that necessitate repeated solving with slight variations in modeling and are user-specific, hence posing a challenge to devising a one-size-fits-all model. We put forward a strategy that augments an LLM with an optimization solver, enhancing its proficiency in understanding and responding to user specifications and preferences while providing nonlinear reasoning capabilities. Our approach pioneers the novel concept of human-guided optimization autoformalism, translating a natural language task specification automatically into an optimization instance. This enables LLMs to analyze, explain, and tackle a variety of instance-specific energy-related problems, pushing beyond the limits of current prompt-based techniques. Our research encompasses various commonplace tasks in the energy sector, from electric vehicle charging and Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) control to long-term planning problems such as cost-benefit evaluations for installing rooftop solar photovoltaics (PVs) or heat pumps. This pilot study marks an essential stride towards the context-based formulation of optimization using LLMs, with the potential to democratize optimization processes. As a result, stakeholders are empowered to optimize their energy consumption, promoting sustainable energy practices customized to personal needs and preferences.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた個人化エネルギー問題に対する自然な対話的アプローチを概説する。 我々は、モデリングのわずかなバリエーションで繰り返し解く必要のあるカスタマイズ可能な最適化問題に焦点をあて、ユーザー固有の問題である。 我々は,LLMを最適化解法で強化する戦略を提案し,非線形推論機能を提供しながら,ユーザの仕様や嗜好を理解し,応答する能力を高めた。 提案手法は,自然言語タスク仕様を最適化インスタンスに自動翻訳することで,人間誘導最適化の新たな概念を開拓する。 これによりLLMは、現在のプロンプトベースのテクニックの限界を超えて、様々なインスタンス固有のエネルギー関連の問題を分析し、説明し、対処することができる。 本研究は、電気自動車の充電・暖房・換気・空調(HVAC)制御から、屋上太陽光発電(PV)やヒートポンプの設置における費用対効果評価などの長期計画問題まで、エネルギーセクターにおける一般的なタスクを含む。 このパイロット研究は、最適化プロセスの民主化の可能性とともに、LLMを用いた文脈に基づく最適化の定式化に向けた重要な一歩である。 結果として、利害関係者はエネルギー消費を最適化し、個人のニーズや好みに合わせてカスタマイズされた持続可能エネルギープラクティスを促進する権限を与えられる。

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