Fugu-MT 論文翻訳(概要): Eyeballing Combinatorial Problems: A Case Study of Using Multimodal Large Language Models to Solve Traveling Salesman Problems

論文の概要: Eyeballing Combinatorial Problems: A Case Study of Using Multimodal Large Language Models to Solve Traveling Salesman Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06865v1
Date: Tue, 11 Jun 2024 00:41:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 19:46:28.851291
Title: Eyeballing Combinatorial Problems: A Case Study of Using Multimodal Large Language Models to Solve Traveling Salesman Problems
Title（参考訳）: アイボーリングコンビニアル問題:多モーダル大言語モデルを用いたトラベリングセールスマン問題の解法
Authors: Mohammed Elhenawy, Ahmed Abdelhay, Taqwa I. Alhadidi, Huthaifa I Ashqar, Shadi Jaradat, Ahmed Jaber, Sebastien Glaser, Andry Rakotonirainy,
Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、多言語多言語モデル(MLLM)である。本稿では,旅行セールスマン問題に対する「眼球」解に対するMLLMの視覚機能の利用について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.157421830538752
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated proficiency in processing di-verse modalities, including text, images, and audio. These models leverage extensive pre-existing knowledge, enabling them to address complex problems with minimal to no specific training examples, as evidenced in few-shot and zero-shot in-context learning scenarios. This paper investigates the use of MLLMs' visual capabilities to 'eyeball' solutions for the Traveling Salesman Problem (TSP) by analyzing images of point distributions on a two-dimensional plane. Our experiments aimed to validate the hypothesis that MLLMs can effectively 'eyeball' viable TSP routes. The results from zero-shot, few-shot, self-ensemble, and self-refine zero-shot evaluations show promising outcomes. We anticipate that these findings will inspire further exploration into MLLMs' visual reasoning abilities to tackle other combinatorial problems.
Abstract（参考訳）: MLLM (Multimodal Large Language Models) は、テキスト、画像、オーディオなど、双方向のモダリティを処理する能力を示した。これらのモデルは、既存の知識を幅広く活用することで、少数のショットとゼロショットのインコンテキスト学習シナリオで証明されているように、特定のトレーニング例を最小限あるいは全く含まない複雑な問題に対処することができる。本稿では,2次元平面上の点分布の画像解析により,旅行セールスマン問題(TSP)の「眼球」解に対するMLLMの視覚機能の利用について検討する。本実験は,MLLMが有効なTSP経路を効果的に「眼球」できるという仮説を検証することを目的とした。ゼロショット、少数ショット、自己アンサンブル、自己修正ゼロショット評価の結果は、有望な結果を示している。これらの知見がMLLMの視覚的推論能力の他の組み合わせ問題に対処するためのさらなる探究を促すことを期待する。

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