論文の概要: e-SimFT: Alignment of Generative Models with Simulation Feedback for Pareto-Front Design Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02628v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 16:17:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:35.972450
• Title: e-SimFT: Alignment of Generative Models with Simulation Feedback for Pareto-Front Design Exploration
• Title（参考訳）: e-SimFT:Pareto-Front設計探索のためのシミュレーションフィードバックを用いた生成モデルのアライメント
• Authors: Hyunmin Cheong, Mohammadmehdi Ataei, Amir Hosein Khasahmadi, Pradeep Kumar Jayaraman,
• Abstract要約: シミュレーション微調整生成モデルを用いた設計探索のための新しいフレームワークを提案する。 まず、Large Language Models (LLMs) 向けに開発された好みアライメント手法を採用し、エンジニアリング設計のための生成モデルを微調整する最初の応用例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.085974259020175
• License:
• Abstract: Deep generative models have recently shown success in solving complex engineering design problems where models predict solutions that address the design requirements specified as input. However, there remains a challenge in aligning such models for effective design exploration. For many design problems, finding a solution that meets all the requirements is infeasible. In such a case, engineers prefer to obtain a set of Pareto optimal solutions with respect to those requirements, but uniform sampling of generative models may not yield a useful Pareto front. To address this gap, we introduce a new framework for Pareto-front design exploration with simulation fine-tuned generative models. First, the framework adopts preference alignment methods developed for Large Language Models (LLMs) and showcases the first application in fine-tuning a generative model for engineering design. The important distinction here is that we use a simulator instead of humans to provide accurate and scalable feedback. Next, we propose epsilon-sampling, inspired by the epsilon-constraint method used for Pareto-front generation with classical optimization algorithms, to construct a high-quality Pareto front with the fine-tuned models. Our framework, named e-SimFT, is shown to produce better-quality Pareto fronts than existing multi-objective alignment methods.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは、入力として指定された設計要件に対処するソリューションを予測する複雑なエンジニアリング設計問題の解決に成功している。 しかし、そのようなモデルを効果的な設計探索のために整列させることには依然として課題がある。 多くの設計上の問題に対して、すべての要件を満たすソリューションを見つけることは不可能である。 そのような場合、技術者はこれらの要件に関してパレート最適解の集合を得るのを好むが、生成モデルの一様サンプリングはパレートフロントに有用でないかもしれない。 このギャップに対処するために,シミュレーション微調整生成モデルを用いたPareto-frontデザイン探索のための新しいフレームワークを提案する。 まず、Large Language Models (LLMs) 向けに開発された好みアライメント手法を採用し、エンジニアリング設計のための生成モデルを微調整する最初の応用例を示す。 ここでの重要な違いは、人間の代わりにシミュレータを使って、正確でスケーラブルなフィードバックを提供しています。 次に,古典最適化アルゴリズムを用いてパレートフロント生成に用いるエプシロン制約法に着想を得たエプシロンサンプリングを提案し,細調整モデルを用いて高品質なパレートフロントを構築する。 我々のフレームワークは e-SimFT と呼ばれ、既存の多目的アライメント手法よりも高品質な Pareto フロントを生成することが示されている。

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