論文の概要: Generating Streamlining Constraints with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10268v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 21:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 22:32:42.36178
• Title: Generating Streamlining Constraints 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ニング制約の生成
• Authors: Florentina Voboril, Vaidyanathan Peruvemba Ramaswamy, Stefan Szeider,
• Abstract要約: 合理化制約(あるいは合理化制約)は探索空間を狭め、複雑な制約満足度の問題を解決するスピードと実現可能性を高める。 提案手法は,Large Language Models (LLMs) の創造性を利用して,MiniZinc 制約言語で指定された問題に対する効率的なスリープライナーを提案する。
• 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: Streamlining constraints (or streamliners, for short) narrow the search space, enhancing the speed and feasibility of solving complex constraint satisfaction problems. Traditionally, streamliners were crafted manually or generated through systematically combined atomic constraints with high-effort offline testing. Our approach utilizes the creativity of Large Language Models (LLMs) to propose effective streamliners for problems specified in the MiniZinc constraint programming language and integrates feedback to the LLM with quick empirical tests for validation. Evaluated across seven diverse constraint satisfaction problems, our method achieves substantial runtime reductions. We compare the results to obfuscated and disguised variants of the problem to see whether the results depend on LLM memorization. We also analyze whether longer off-line runs improve the quality of streamliners and whether the LLM can propose good combinations of streamliners.
• Abstract（参考訳）: 合理化制約(あるいは合理化制約)は探索空間を狭め、複雑な制約満足度問題を解くスピードと実現可能性を高める。 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。 提案手法は,Large Language Models (LLMs) の創造性を利用して,MiniZinc 制約言語で指定された問題に対する効率的なスリープライナーを提案し,検証のための簡単な経験的テストで LLM へのフィードバックを統合する。 7つの制約満足度問題から評価し,本手法は実行時の大幅な削減を実現する。 結果と難解で偽装した変種を比較し, LLMの暗記に依存するかどうかを検証した。 また, オフライン走行時間が長くなることにより, ストリーナーの品質が向上し, ストリーナーの優れた組み合わせをLLMが提案できるかどうかも検討した。

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