論文の概要: Self-Guiding Exploration for Combinatorial Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17950v1
• Date: Tue, 28 May 2024 08:26:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 19:37:52.912354
• Title: Self-Guiding Exploration for Combinatorial Problems
• Title（参考訳）: 組合せ問題に対するセルフガイド探索
• Authors: Zangir Iklassov, Yali Du, Farkhad Akimov, Martin Takac,
• Abstract要約: 自己ガイド探索(Self-Guiding Exploration, SGE)は, 組合せ問題の解法の性能向上を目的としている。 SGEは自律的に動作し、CPタスクごとに複数の思考軌道を生成する。 その後、これらの軌道を動作可能なサブタスクに分解し、順次実行し、結果を洗練して最適な結果を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.636330943305939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become pivotal in addressing reasoning tasks across diverse domains, including arithmetic, commonsense, and symbolic reasoning. They utilize prompting techniques such as Exploration-of-Thought, Decomposition, and Refinement to effectively navigate and solve intricate tasks. Despite these advancements, the application of LLMs to Combinatorial Problems (CPs), known for their NP-hardness and critical roles in logistics and resource management remains underexplored. To address this gap, we introduce a novel prompting strategy: Self-Guiding Exploration (SGE), designed to enhance the performance of solving CPs. SGE operates autonomously, generating multiple thought trajectories for each CP task. It then breaks these trajectories down into actionable subtasks, executes them sequentially, and refines the results to ensure optimal outcomes. We present our research as the first to apply LLMs to a broad range of CPs and demonstrate that SGE outperforms existing prompting strategies by over 27.84% in CP optimization performance. Additionally, SGE achieves a 2.46% higher accuracy over the best existing results in other reasoning tasks (arithmetic, commonsense, and symbolic).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、算術、コモンセンス、シンボリック推論を含む様々な領域にわたる推論タスクに対処する上で重要なものとなっている。 彼らは、複雑なタスクを効果的にナビゲートし解決するために、Exploration-of-Thought、Decomposition、Refinementなどのプロンプト技術を利用する。 これらの進歩にもかかわらず、NP-hardnessとロジスティクスと資源管理における重要な役割で知られるコンビニアル・イシュー(CP)へのLLMの適用はいまだに未調査である。 このギャップに対処するために,我々は,CP の解法性能を高めるために設計された,SGE (Self-Guiding Exploration) という新しいプロンプト戦略を導入する。 SGEは自律的に動作し、CPタスクごとに複数の思考軌道を生成する。 その後、これらの軌道を動作可能なサブタスクに分解し、順次実行し、結果を洗練して最適な結果を保証する。 本研究では, LLMを多種多様なCPに適用し, SGEが既存のCP最適化戦略を27.84%以上上回っていることを示す。 さらに、SGEは他の推論タスク(算術的、常識的、記号的)において、既存の最高の結果よりも2.46%高い精度を達成する。

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