論文の概要: OptiChat: Bridging Optimization Models and Practitioners with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08406v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 19:53:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:53:00.986806
• Title: OptiChat: Bridging Optimization Models and Practitioners with Large Language Models
• Title（参考訳）: OptiChat: 大規模言語モデルによるブリッジ最適化モデルと実践者
• Authors: Hao Chen, Gonzalo Esteban Constante-Flores, Krishna Sri Ipsit Mantri, Sai Madhukiran Kompalli, Akshdeep Singh Ahluwalia, Can Li,
• Abstract要約: 本稿では,最適化モデルから結論を導出するための自然言語対話システムOptiChatを紹介する。 最適化モデルに適した関数呼び出しとコード生成による大規模言語モデルの拡張により、シームレスな相互作用を可能にし、幻覚のリスクを最小限に抑える。 OptiChatは、最適化モデルと実践者の間のギャップを効果的に埋め、自律的で正確でインスタントな応答を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.02257440980363
• License:
• Abstract: Optimization models have been applied to solve a wide variety of decision-making problems. These models are usually developed by optimization experts but are used by practitioners without optimization expertise in various application domains. As a result, practitioners often struggle to interact with and draw useful conclusions from optimization models independently. To fill this gap, we introduce OptiChat, a natural language dialogue system designed to help practitioners interpret model formulation, diagnose infeasibility, analyze sensitivity, retrieve information, evaluate modifications, and provide counterfactual explanations. By augmenting large language models (LLMs) with functional calls and code generation tailored for optimization models, we enable seamless interaction and minimize the risk of hallucinations in OptiChat. We develop a new dataset to evaluate OptiChat's performance in explaining optimization models. Experiments demonstrate that OptiChat effectively bridges the gap between optimization models and practitioners, delivering autonomous, accurate, and instant responses.
• Abstract（参考訳）: 様々な意思決定問題を解決するために最適化モデルが適用されている。 これらのモデルは、通常最適化の専門家によって開発されるが、様々なアプリケーション領域で最適化の専門知識を持たない実践者によって使用される。 その結果、実践者は最適化モデルから独立して有用な結論を導き出すのに苦労することが多い。 このギャップを埋めるために,モデルの定式化,不実現性診断,感度分析,情報検索,修正評価,反実的説明の提供を支援する自然言語対話システムOptiChatを導入する。 最適化モデルに適した関数呼び出しとコード生成を備えた大規模言語モデル(LLM)を拡張することにより、シームレスな相互作用を可能にし、OptiChatの幻覚のリスクを最小限に抑える。 最適化モデルの説明においてOptiChatの性能を評価するための新しいデータセットを開発した。 OptiChatは、最適化モデルと実践者の間のギャップを効果的に埋め、自律的で正確でインスタントな応答を提供することを示した。

関連論文リスト

• Learning Joint Models of Prediction and Optimization [56.04498536842065]
  Predict-Then-Thenフレームワークは、機械学習モデルを使用して、最適化問題の未知のパラメータを、解決前の機能から予測する。 本稿では,共同予測モデルを用いて観測可能特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T19:52:14Z)
• Solving General Natural-Language-Description Optimization Problems with Large Language Models [34.50671063271608]
  外部ソルバでLLMを増強するOPtLLMという新しいフレームワークを提案する。 OptLLMは自然言語でユーザクエリを受け付け、それらを数学的定式化やプログラミングコードに変換し、解決者を呼び出して結果を計算する。 OptLLMフレームワークのいくつかの機能は、2023年6月から試用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T07:11:10Z)
• Enhanced Bayesian Optimization via Preferential Modeling of Abstract Properties [49.351577714596544]
  本研究では,非測定抽象特性に関する専門家の嗜好を代理モデルに組み込むための,人間とAIの協調型ベイズフレームワークを提案する。 優先判断において、誤った/誤解を招く専門家バイアスを処理できる効率的な戦略を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T09:23:13Z)
• End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under Uncertainty [55.04219793298687]
  機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。 本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。 この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:33:35Z)
• Predict-Then-Optimize by Proxy: Learning Joint Models of Prediction and Optimization [59.386153202037086]
  Predict-Then-フレームワークは、機械学習モデルを使用して、最適化問題の未知のパラメータを、解決前の機能から予測する。 このアプローチは非効率であり、最適化ステップを通じてバックプロパゲーションのための手作りの、問題固有のルールを必要とする。 本稿では,予測モデルを用いて観測可能な特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T01:32:06Z)
• Diagnosing Infeasible Optimization Problems Using Large Language Models [9.101849365688905]
  実用不可能な最適化モデルに関する対話的な会話を行うGUIを備えた,先駆的な自然言語ベースのシステムであるOptiChatを紹介する。 OptiChatは最適化モデル自体の自然言語記述を提供し、実現不可能の潜在的な情報源を特定し、モデルを実現可能にするための提案を提供する。 我々は、OptiChatの信頼性を高めるために、少数ショット学習、専門家チェーン、キー検索、感情プロンプトを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T04:34:05Z)
• Multi-Objective Optimization of Performance and Interpretability of Tabular Supervised Machine Learning Models [0.9023847175654603]
  解釈可能性の定量化には、特徴の空間性、特徴の相互作用の空間性、非単調な特徴効果の空間性という3つの尺度がある。 我々のフレームワークは、非常に競争力のあるモデルや、最先端のXGBoostやExplainable Boosting Machineモデルよりも優れたモデルを見つけることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T00:07:52Z)
• Visualizing the Relationship Between Encoded Linguistic Information and Task Performance [53.223789395577796]
  本稿では,Pareto Optimalityの観点から,符号化言語情報とタスクパフォーマンスの動的関係について検討する。 我々は、機械翻訳と言語モデリングという2つの一般的なNLPタスクの実験を行い、様々な言語情報とタスクパフォーマンスの関係について検討する。 実験結果から,NLPタスクには構文情報が有用であるのに対して,より構文情報の符号化が必ずしも優れたパフォーマンスをもたらすとは限らないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T19:03:10Z)
• Bayesian Optimization for Selecting Efficient Machine Learning Models [53.202224677485525]
  本稿では,予測効率とトレーニング効率の両面において,モデルを協調最適化するための統一ベイズ最適化フレームワークを提案する。 レコメンデーションタスクのためのモデル選択の実験は、この方法で選択されたモデルがモデルのトレーニング効率を大幅に改善することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-02T02:56:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。