論文の概要: Realtime Generation of Streamliners with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10268v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 14:17:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 18:28:07.437164
• Title: Realtime Generation of Streamliners with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたストリームライナーのリアルタイム生成
• Authors: Florentina Voboril, Vaidyanathan Peruvemba Ramaswamy, Stefan Szeider,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた制約プログラミングにおけるストリームライナー生成手法を提案する。 StreamLLMは、MiniZinc制約プログラミング言語で指定された問題に対する合理化器を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.580584407211486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the novel method StreamLLM for generating streamliners in constraint programming using Large Language Models (LLMs). Streamliners are constraints that narrow the search space, enhancing the speed and feasibility of solving complex problems. Traditionally, streamliners were crafted manually or generated through systematically combined atomic constraints with high-effort offline testing. Our approach uses LLMs to propose effective streamliners. Our system StreamLLM generates streamlines for problems specified in the MiniZinc constraint programming language and integrates feedback to the LLM with quick empirical tests. Our rigorous empirical evaluation involving ten problems with several hundreds of test instances shows robust results that are highly encouraging, showcasing the transforming power of LLMs in the domain of constraint programming.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた制約プログラミングにおいて,ストリームライナーを生成する新しい手法StreamLLMを提案する。 ストリームライナーは、検索スペースを狭め、複雑な問題を解決するスピードと実現可能性を高める制約である。 伝統的に、ストリームライナーは手動で作成されるか、体系的に結合された原子制約と高効率のオフラインテストによって生成される。 提案手法では, LLM を用いて効率的なストリームライナーを提案する。 当社のシステムStreamLLMは,MiniZinc制約言語で指定された問題の合理化を図り,LLMへのフィードバックを高速な経験的テストと統合する。 数百のテストインスタンスを含む10の問題を含む厳密な経験的評価は、制約プログラミングの領域におけるLLMの変換能力を示す、非常に励みやすい結果を示している。

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