論文の概要: How Multimodal Integration Boost the Performance of LLM for
Optimization: Case Study on Capacitated Vehicle Routing Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01757v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 06:24:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 19:55:26.270062
- Title: How Multimodal Integration Boost the Performance of LLM for
Optimization: Case Study on Capacitated Vehicle Routing Problems
- Title（参考訳）: 最適化のためのLLMのマルチモーダル統合による性能向上:キャパシタン化車両経路問題の事例研究
- Authors: Yuxiao Huang, Wenjie Zhang, Liang Feng, Xingyu Wu, Kay Chen Tan
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な最適化課題に対処するための有能なツールとして自らを位置づけている。
テキストと視覚の両方のプロンプトを処理可能なマルチモーダルLLMを用いて最適化性能を向上させることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.33996058215666
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, large language models (LLMs) have notably positioned them as
capable tools for addressing complex optimization challenges. Despite this
recognition, a predominant limitation of existing LLM-based optimization
methods is their struggle to capture the relationships among decision variables
when relying exclusively on numerical text prompts, especially in
high-dimensional problems. Keeping this in mind, we first propose to enhance
the optimization performance using multimodal LLM capable of processing both
textual and visual prompts for deeper insights of the processed optimization
problem. This integration allows for a more comprehensive understanding of
optimization problems, akin to human cognitive processes. We have developed a
multimodal LLM-based optimization framework that simulates human
problem-solving workflows, thereby offering a more nuanced and effective
analysis. The efficacy of this method is evaluated through extensive empirical
studies focused on a well-known combinatorial optimization problem, i.e.,
capacitated vehicle routing problem. The results are compared against those
obtained from the LLM-based optimization algorithms that rely solely on textual
prompts, demonstrating the significant advantages of our multimodal approach.
- Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) は,複雑な最適化課題に対処するための有能なツールとして位置づけられている。
この認識にもかかわらず、既存のLLMに基づく最適化手法の限界は、特に高次元問題において、数値的なテキストプロンプトにのみ依存する場合、決定変数間の関係を捉えるのに苦労していることである。
そこで本研究では,まず,テキストと視覚の両方のプロンプトを処理可能なマルチモーダルllmを用いた最適化性能の向上を提案する。
この統合により、人間の認知プロセスに似た最適化問題のより包括的な理解が可能になる。
我々は、人間の問題解決ワークフローをシミュレートし、よりニュアンスで効果的な分析を行うマルチモーダルLCMベースの最適化フレームワークを開発した。
本手法の有効性は,よく知られた組合せ最適化問題,すなわちキャパシタ型配車経路問題に着目した広範な実証研究を通じて評価される。
その結果、テキストプロンプトのみに依存したLLM最適化アルゴリズムから得られたアルゴリズムと比較し、マルチモーダルアプローチの顕著な利点を実証した。
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