論文の概要: LM4OPT: Unveiling the Potential of Large Language Models in Formulating Mathematical Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01342v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 23:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 14:08:50.396777
• Title: LM4OPT: Unveiling the Potential of Large Language Models in Formulating Mathematical Optimization Problems
• Title（参考訳）: LM4OPT:数学最適化問題の定式化における大規模言語モデルの可能性
• Authors: Tasnim Ahmed, Salimur Choudhury
• Abstract要約: 本研究は, GPT-3.5, GPT-4, Llama-2-7bを含む著名な大規模言語モデルをゼロショットおよびワンショット設定で比較した。 以上の結果から,GPT-4は特にワンショットシナリオにおいて優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving field of natural language processing, the translation of linguistic descriptions into mathematical formulation of optimization problems presents a formidable challenge, demanding intricate understanding and processing capabilities from Large Language Models (LLMs). This study compares prominent LLMs, including GPT-3.5, GPT-4, and Llama-2-7b, in zero-shot and one-shot settings for this task. Our findings show GPT-4's superior performance, particularly in the one-shot scenario. A central part of this research is the introduction of `LM4OPT,' a progressive fine-tuning framework for Llama-2-7b that utilizes noisy embeddings and specialized datasets. However, this research highlights a notable gap in the contextual understanding capabilities of smaller models such as Llama-2-7b compared to larger counterparts, especially in processing lengthy and complex input contexts. Our empirical investigation, utilizing the NL4Opt dataset, unveils that GPT-4 surpasses the baseline performance established by previous research, achieving an F1-score of 0.63, solely based on the problem description in natural language, and without relying on any additional named entity information. GPT-3.5 follows closely, both outperforming the fine-tuned Llama-2-7b. These findings not only benchmark the current capabilities of LLMs in a novel application area but also lay the groundwork for future improvements in mathematical formulation of optimization problems from natural language input.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の急速に発展する分野において、言語記述の数学的定式化への変換は、大規模言語モデル(LLM)から複雑な理解と処理能力を要求する、非常に困難な課題である。 本研究は, GPT-3.5, GPT-4, Llama-2-7bなどの顕著なLCMをゼロショットおよびワンショット設定で比較した。 以上の結果から,GPT-4は特にワンショットシナリオにおいて優れた性能を示した。 この研究の中心的な部分は、ノイズの多い埋め込みと特殊なデータセットを利用するLlama-2-7bのプログレッシブな微調整フレームワークであるLM4OPTの導入である。 しかし,本研究では,Llama-2-7bのような小型モデルのコンテキスト理解能力において,特に処理長と複雑な入力コンテキストにおいて,大きなモデルに比べて顕著なギャップが浮かび上がっている。 nl4optデータセットを用いた経験的調査により、gpt-4は、以前の研究で確立されたベースライン性能を上回っており、自然言語における問題記述のみに基づいて、さらに名前付きエンティティ情報に頼ることなく、f1-scoreを 0.63 で達成していることが明らかとなった。 GPT-3.5は、どちらも微調整されたLlama-2-7bより優れている。 これらの結果は、新しい応用領域におけるLLMの現在の能力をベンチマークするだけでなく、自然言語入力による最適化問題の数学的定式化における今後の改善の基礎となる。

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