論文の概要: Enhancing Decision-Making in Optimization through LLM-Assisted Inference: A Neural Networks Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07212v1
• Date: Sun, 12 May 2024 08:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 17:47:28.586313
• Title: Enhancing Decision-Making in Optimization through LLM-Assisted Inference: A Neural Networks Perspective
• Title（参考訳）: LLM支援推論による最適化における決定処理の強化:ニューラルネットワークの視点から
• Authors: Gaurav Singh, Kavitesh Kumar Bali,
• Abstract要約: 本稿では,生成型AI(GenAI)と進化型アルゴリズム(EA)のシームレスな統合について検討する。 大規模言語モデル(LLM)の変換的役割に着目し,LLM支援推論による意思決定プロセスの自動化と向上の可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0420394952839245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the seamless integration of Generative AI (GenAI) and Evolutionary Algorithms (EAs) within the domain of large-scale multi-objective optimization. Focusing on the transformative role of Large Language Models (LLMs), our study investigates the potential of LLM-Assisted Inference to automate and enhance decision-making processes. Specifically, we highlight its effectiveness in illuminating key decision variables in evolutionarily optimized solutions while articulating contextual trade-offs. Tailored to address the challenges inherent in inferring complex multi-objective optimization solutions at scale, our approach emphasizes the adaptive nature of LLMs, allowing them to provide nuanced explanations and align their language with diverse stakeholder expertise levels and domain preferences. Empirical studies underscore the practical applicability and impact of LLM-Assisted Inference in real-world decision-making scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模多目的最適化分野におけるジェネレーティブAI(GenAI)と進化的アルゴリズム(EA)のシームレスな統合について検討する。 大規模言語モデル(LLM)の変換的役割に着目し,LLM支援推論による意思決定プロセスの自動化と向上の可能性について検討した。 具体的には、進化的に最適化されたソリューションにおいて、文脈的トレードオフを明確に表現しながら、重要な決定変数を照らし出す効果を強調した。 複雑な多目的最適化ソリューションを大規模に見積もることに固有の課題に対処するために,我々のアプローチはLLMの適応性を強調し,曖昧な説明を提供し,さまざまな利害関係者の専門知識レベルとドメインの嗜好とを整合させる。 実世界の意思決定シナリオにおける LLM-Assisted Inference の実践的適用性と影響について実証的研究を行った。

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