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。
関連論文リスト
- Benchmarking GPT-4 on Algorithmic Problems: A Systematic Evaluation of
Prompting Strategies [51.485598133884615]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野に革命をもたらした。
LLMは体系的な一般化を欠き、学習された統計正則をトレーニング分布の外へ外挿することができる。
本稿では,最も先進的なLCMの1つであるGPT-4の系統的なベンチマークを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T10:44:52Z) - Distortions in Judged Spatial Relations in Large Language Models: The
Dawn of Natural Language Geographic Data? [50.11601704574547]
GPT-4は55.3%の精度で優れた性能を示し、GPT-3.5は47.3%、Llama-2は44.7%であった。
これらの不正確さにもかかわらず、ほとんどの場合、モデルは最も近い基数方向を特定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T20:08:04Z) - Native Language Identification with Large Language Models [60.80452362519818]
我々はGPTモデルがNLI分類に熟練していることを示し、GPT-4は0ショット設定でベンチマーク11テストセットで91.7%の新たなパフォーマンス記録を樹立した。
また、従来の完全教師付き設定とは異なり、LLMは既知のクラスに制限されずにNLIを実行できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T00:52:15Z) - On Retrieval Augmentation and the Limitations of Language Model Training [24.212917087000317]
トレーニングデータだけでkNN($k$-nearest neighbors)検索による言語モデルの拡張は、その難易度を低下させる可能性がある。
この作業では、最初に、以前に提案された可能性である"ソフトマックス・ボトルネック"を除外します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T06:59:54Z) - MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages,
Modalities, Models and Tasks [13.042411211765387]
本研究は,MEGAVERSEベンチマークを作成するための6つの新しいデータセットを含むことで,MEGAスイートを拡張することを目的としている。
ベンチマークは、低リソースのアフリカ言語を含む81言語をカバーする22のデータセットで構成されている。
我々は,MEGAVERSE データセット上で GPT-3.5-Turbo, GPT4, PaLM2, Llama2 などの最先端 LLM の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T16:45:37Z) - Breaking Language Barriers in Multilingual Mathematical Reasoning:
Insights and Observations [90.73517523001149]
本稿では, マルチリンガル数学推論 (xMR) LLM の探索と学習の先駆者である。
翻訳を利用して,最初の多言語数学推論命令データセットMGSM8KInstructを構築した。
我々は、MathOctopusという名の強力なxMR LLMを構築するための異なるトレーニング戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T08:09:20Z) - SCALE: Synergized Collaboration of Asymmetric Language Translation
Engines [105.8983433641208]
本稿では,コンパクトな特殊翻訳モデル (STM) と汎用大言語モデル (LLM) を1つの統合翻訳エンジンとして結合する協調フレームワークを提案する。
STMからの翻訳を3重項インコンテキストのデモに導入することで、SCALEはLLMの洗練とピボット能力を解放する。
実験の結果,SCALEは低リソース環境において,少数ショットLLM (GPT-4) と特殊モデル (NLLB) の両方を著しく上回っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T08:46:38Z) - Large Language Models as Data Preprocessors [10.914067455923847]
OpenAIのGPTシリーズとMetaのLLaMAに代表されるLarge Language Models (LLMs)は、人工知能において大きな進歩を遂げている。
この研究は、LLMの応用を拡大し、データ前処理におけるその可能性を探る。
我々は,最先端のプロンプト技術を統合したデータ前処理のためのLLMベースのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T23:28:43Z) - Taqyim: Evaluating Arabic NLP Tasks Using ChatGPT Models [6.145834902689888]
大規模言語モデル(LLM)は、微調整を必要とせず、様々な下流タスクにおける印象的なパフォーマンスを示している。
英語に比べて訓練率が低いにもかかわらず、これらのモデルは他の言語でも顕著な能力を示す。
本研究では,7つの異なるNLPタスクにおいて,GPT-3.5およびGPT-4モデルの性能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-28T15:54:29Z) - Large Language Models Are Latent Variable Models: Explaining and Finding
Good Demonstrations for In-Context Learning [104.58874584354787]
近年,事前学習型大規模言語モデル (LLM) は,インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる推論時少数ショット学習能力を実現する上で,顕著な効率性を示している。
本研究では,現実のLLMを潜在変数モデルとみなし,ベイズレンズによる文脈内学習現象を考察することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-27T18:59:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。