論文の概要: AI-Copilot for Business Optimisation: A Framework and A Case Study in Production Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13218v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 23:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-26 21:35:36.613491
• Title: AI-Copilot for Business Optimisation: A Framework and A Case Study in Production Scheduling
• Title（参考訳）: ビジネス最適化のためのAI-Copilot:生産スケジューリングのフレームワークとケーススタディ
• Authors: Pivithuru Thejan Amarasinghe, Su Nguyen, Yuan Sun and Damminda Alahakoon
• Abstract要約: 問題定式化のための学習済みLLMを微調整し,ビジネス最適化のためのAI-Copilotを提案する。 トークンの制限に対処するため,モジュール化を導入し,複雑な問題の定式化を行う工学的手法を推し進める。 実験により,我々のAI-Copilotは,生産スケジューリングにおける典型的なビジネス最適化問題に対して,複雑で大規模な問題定式化を合成できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.522755287096529
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Business optimisation is the process of finding and implementing efficient and cost-effective means of operation to bring a competitive advantage for businesses. Synthesizing problem formulations is an integral part of business optimisation which is centred around human expertise, thus with a high potential of becoming a bottleneck. With the recent advancements in Large Language Models (LLMs), human expertise needed in problem formulation can potentially be minimized using Artificial Intelligence (AI). However, developing a LLM for problem formulation is challenging, due to training data requirements, token limitations, and the lack of appropriate performance metrics in LLMs. To minimize the requirement of large training data, considerable attention has recently been directed towards fine-tuning pre-trained LLMs for downstream tasks, rather than training a LLM from scratch for a specific task. In this paper, we adopt this approach and propose an AI-Copilot for business optimisation by fine-tuning a pre-trained LLM for problem formulation. To address token limitations, we introduce modularization and prompt engineering techniques to synthesize complex problem formulations as modules that fit into the token limits of LLMs. In addition, we design performance evaluation metrics that are more suitable for assessing the accuracy and quality of problem formulations compared to existing evaluation metrics. Experiment results demonstrate that our AI-Copilot can synthesize complex and large problem formulations for a typical business optimisation problem in production scheduling.
• Abstract（参考訳）: ビジネス最適化は、ビジネスに競争上の優位性をもたらすために、効率的で費用対効果の高い運用方法を見つけ、実装するプロセスである。 問題定式化は、人間の専門知識を中心としたビジネス最適化の不可欠な部分であり、ボトルネックになる可能性が高い。 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩により、問題定式化に必要な人間の専門知識は、人工知能(AI)を用いて最小化できる可能性がある。 しかし、データ要件のトレーニングやトークン制限、LLMにおける適切なパフォーマンス指標の欠如など、問題定式化のためのLLMの開発は困難である。 大規模なトレーニングデータの要求を最小限に抑えるため、最近、特定のタスクのためにLLMをスクラッチからトレーニングするのではなく、下流タスクのための微調整済みのLLMにかなりの注意が向けられている。 本稿では,本手法を採用し,事前学習したllmを問題定式化のために微調整することにより,ビジネス最適化のためのai-copilotを提案する。 トークン制限に対処するために,LLMのトークン制限に適合するモジュールとして,複雑な問題定式化を合成するためのモジュール化とエンジニアリング手法を導入する。 さらに,既存の評価指標と比較して,問題定式化の精度と品質を評価するのに適した評価指標を設計する。 実験により,我々のAI-Copilotは,生産スケジューリングにおける典型的なビジネス最適化問題に対して,複雑で大規模な問題定式化を合成できることが示されている。

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