論文の概要: From Large Language Models and Optimization to Decision Optimization CoPilot: A Research Manifesto

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16269v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 03:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:44:26.906007
• Title: From Large Language Models and Optimization to Decision Optimization CoPilot: A Research Manifesto
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと最適化から意思決定最適化へのコピロット:研究マニフェスト
• Authors: Segev Wasserkrug, Leonard Boussioux, Dick den Hertog, Farzaneh Mirzazadeh, Ilker Birbil, Jannis Kurtz, Donato Maragno
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルと最適化の交点において,決定最適化CoPilot(DOCP)を作成するための研究を提案する。 DOCPは意思決定者を支援するために設計されたAIツールで、自然言語で対話してビジネスの問題を把握し、その後、対応する最適化モデルを定式化し、解決する。 a) LLMは、既にDOCPに関連する実質的な新しい能力を提供しており、b.主要な研究課題に対処する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4981381729038743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significantly simplifying the creation of optimization models for real-world business problems has long been a major goal in applying mathematical optimization more widely to important business and societal decisions. The recent capabilities of Large Language Models (LLMs) present a timely opportunity to achieve this goal. Therefore, we propose research at the intersection of LLMs and optimization to create a Decision Optimization CoPilot (DOCP) - an AI tool designed to assist any decision maker, interacting in natural language to grasp the business problem, subsequently formulating and solving the corresponding optimization model. This paper outlines our DOCP vision and identifies several fundamental requirements for its implementation. We describe the state of the art through a literature survey and experiments using ChatGPT. We show that a) LLMs already provide substantial novel capabilities relevant to a DOCP, and b) major research challenges remain to be addressed. We also propose possible research directions to overcome these gaps. We also see this work as a call to action to bring together the LLM and optimization communities to pursue our vision, thereby enabling much more widespread improved decision-making.
• Abstract（参考訳）: 実世界のビジネス問題に対する最適化モデルの作成を著しく単純化することは、重要なビジネスや社会的な決定に数学の最適化をより広く適用する大きな目標だった。 最近のLLM(Large Language Models)の機能は、この目標を達成するためのタイムリーな機会を提供する。 そこで我々は,意思決定者を支援するaiツールである決定最適化コピロット (docp) を作成するために,llm と最適化の交点における研究を提案する。 本稿では、DOCPのビジョンを概説し、実装の基本的な要件をいくつか挙げる。 本稿では,ChatGPTを用いた文献調査および実験を通して,その現状について述べる。 私たちはそれを示します a) LLMは、既にDOCPに関連する実質的な新規機能を提供しており、 b) 主要な研究課題に対処する必要がある。 また,これらのギャップを克服するための研究の方向性を提案する。 また、この作業はLCMをまとめ、私たちのビジョンを追求するためにコミュニティを最適化する活動であり、それによってより広範な意思決定を可能にします。

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