論文の概要: LLaMoCo: Instruction Tuning of Large Language Models for Optimization Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01131v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 08:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 15:08:42.985533
• Title: LLaMoCo: Instruction Tuning of Large Language Models for Optimization Code Generation
• Title（参考訳）: LLaMoCo:最適化コード生成のための大規模言語モデルの命令チューニング
• Authors: Zeyuan Ma, Hongshu Guo, Jiacheng Chen, Guojun Peng, Zhiguang Cao, Yining Ma, Yue-Jiao Gong
• Abstract要約: 我々はLLaMoCoを紹介した。LLaMoCoは、大規模言語モデルをコード・コード方式で最適化問題を解くために設計した最初の命令チューニングフレームワークである。 具体的には、よく記述された問題プロンプトと効果的な最適化コードを含む包括的命令セットを確立する。 LLaMoCoにより微調整された CodeGen (350M) モデルでは, GPT-4 Turbo よりも優れた最適化性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.975412742800614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research explores optimization using large language models (LLMs) by either iteratively seeking next-step solutions from LLMs or directly prompting LLMs for an optimizer. However, these approaches exhibit inherent limitations, including low operational efficiency, high sensitivity to prompt design, and a lack of domain-specific knowledge. We introduce LLaMoCo, the first instruction-tuning framework designed to adapt LLMs for solving optimization problems in a code-to-code manner. Specifically, we establish a comprehensive instruction set containing well-described problem prompts and effective optimization codes. We then develop a novel two-phase learning strategy that incorporates a contrastive learning-based warm-up procedure before the instruction-tuning phase to enhance the convergence behavior during model fine-tuning. The experiment results demonstrate that a CodeGen (350M) model fine-tuned by our LLaMoCo achieves superior optimization performance compared to GPT-4 Turbo and the other competitors across both synthetic and realistic problem sets. The fine-tuned model and the usage instructions are available at https://anonymous.4open.science/r/LLaMoCo-722A.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、llmsから次段階のソリューションを反復的に探すか、オプティマイザにllmを直接促すことによって、大規模言語モデル(llm)による最適化を探求している。 しかしながら、これらのアプローチは、運用効率の低下、設計の迅速化への高感度化、ドメイン固有の知識の欠如など、固有の制限を示す。 LLaMoCoは,LLMをコード-コード方式で最適化問題に適応する最初の命令チューニングフレームワークである。 具体的には、よく記述された問題プロンプトと効果的な最適化コードを含む包括的命令セットを確立する。 そこで本研究では,コントラスト学習に基づくウォームアップ手順を指導調整フェーズの前に組み込んだ新しい2相学習戦略を開発し,モデルの微調整時の収束挙動を向上させる。 実験の結果,LLaMoCoにより微調整されたCodeGen(350M)モデルでは,合成問題と現実問題の両方において,GPT-4 Turboや他の競合製品と比較して優れた最適化性能が得られた。 微調整されたモデルと使用指示はhttps://anonymous.4open.science/r/LLaMoCo-722Aで入手できる。

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