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/2309.13218v3
• Date: Wed, 18 Oct 2023 23:34:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-20 19:08:13.776740
• 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: ビジネス最適化問題定式化のためのAI-Copilotを提案する。 トークンの制限については、モジュール化を導入し、エンジニアリング技術を推進します。 問題定式化の精度と品質を評価するのに適した性能評価指標を設計する。
• 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 refers to 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 relies on human expertise to construct problem formulations using optimisation languages. Interestingly, with advancements in Large Language Models (LLMs), the human expertise needed in problem formulation can be minimized. However, developing an LLM for problem formulation is challenging, due to training data, token limitations, and lack of appropriate performance metrics. For the requirement of training data, recent attention has been directed towards fine-tuning pre-trained LLMs for downstream tasks rather than training an LLM from scratch for a specific task. In this paper, we adopt an LLM fine-tuning approach and propose an AI-Copilot for business optimisation problem formulation. For token limitations, we introduce modularization and prompt engineering techniques to synthesize complex problem formulations as modules that fit into the token limits of LLMs. Additionally, we design performance evaluation metrics that are better suited for assessing the accuracy and quality of problem formulations. The experiment results demonstrate that with this approach we 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(business optimization)とは、ビジネスに競争上の優位性をもたらすために、効率的でコスト効率の良い運用方法を見つけ、実装するプロセスのことである。 問題定式化の合成は、最適化言語を用いて問題定式化を構築するための人間の専門知識に依存する、ビジネス最適化の不可欠な部分である。 興味深いことに、LLM(Large Language Models)の進歩により、問題定式化に必要な人間の専門知識は最小化できる。 しかし、データのトレーニング、トークンの制限、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。 トレーニングデータの要求に対して,近年の注目は,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よりも,下流タスクのための微調整済みのLLMに向けられている。 本稿では, LLMファインチューニング手法を採用し, ビジネス最適化問題定式化のためのAI-Copilotを提案する。 トークン制限のために,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,問題定式化の正確性と品質を評価するのに適した性能評価指標を設計した。 実験の結果,本手法ではプロダクションスケジューリングにおけるビジネス最適化問題に対して,複雑かつ大規模問題定式化を合成できることが示される。

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