Fugu-MT 論文翻訳(概要): When Large Language Model Meets Optimization

論文の概要: When Large Language Model Meets Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10098v1
Date: Thu, 16 May 2024 13:54:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-17 14:12:27.816334
Title: When Large Language Model Meets Optimization
Title（参考訳）: 大規模言語モデルが最適化と出会うとき
Authors: Sen Huang, Kaixiang Yang, Sheng Qi, Rui Wang,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、インテリジェントなモデリングと最適化における戦略的意思決定を容易にする。本稿では,LLMと最適化アルゴリズムの組み合わせの進展と可能性について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.822833805991351
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Optimization algorithms and large language models (LLMs) enhance decision-making in dynamic environments by integrating artificial intelligence with traditional techniques. LLMs, with extensive domain knowledge, facilitate intelligent modeling and strategic decision-making in optimization, while optimization algorithms refine LLM architectures and output quality. This synergy offers novel approaches for advancing general AI, addressing both the computational challenges of complex problems and the application of LLMs in practical scenarios. This review outlines the progress and potential of combining LLMs with optimization algorithms, providing insights for future research directions.
Abstract（参考訳）: 最適化アルゴリズムと大規模言語モデル(LLM)は、人工知能と従来の技術を統合することにより、動的環境における意思決定を強化する。 LLMは広範なドメイン知識を持ち、インテリジェントなモデリングと最適化における戦略的意思決定を促進する一方、最適化アルゴリズムはLLMアーキテクチャと出力品質を洗練させる。このシナジーは、複雑な問題の計算問題とLLMの実践シナリオへの応用の両方に対処し、汎用AIを前進させるための新しいアプローチを提供する。本稿では,LLMと最適化アルゴリズムの組み合わせの進展と可能性について概説し,今後の研究方向性について考察する。

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