論文の概要: OR-Toolformer: Modeling and Solving Operations Research Problems with Tool Augmented Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01253v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 14:42:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.75844
• Title: OR-Toolformer: Modeling and Solving Operations Research Problems with Tool Augmented Large Language Models
• Title（参考訳）: OR-Toolformer:ツール強化大言語モデルによる作業のモデル化と解決に関する研究
• Authors: Jianzhang Zhang, Jialong Zhou, Chuang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は強い数学的推論を示す。 Llama-3.1-8B-Instructを半自動データ合成パイプラインで微調整するOR-Toolformerを導入する。 4つの標準ベンチマークのうち、OR-Toolformerは最大80.1%の実行精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7202906625021934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) demonstrate strong mathematical reasoning, but reliance on closed-source APIs for OR tasks raises privacy concerns, and training open-source models from scratch incurs high compute costs. We introduce OR-Toolformer, which fine-tunes Llama-3.1-8B-Instruct with a semi-automatic data synthesis pipeline that generates diverse OR problem-answer pairs and augments the model with external solvers to produce API calls. On three of four standard benchmarks, OR-Toolformer achieves up to 80.1% execution accuracy, exceeding size-matched baselines by over 4.3%. In zero-shot evaluation on two unseen OR problem types, it attains 54% average accuracy, a 21 percentage-point improvement over the strongest baseline. These findings validate the efficacy of tool-augmented fine-tuning LLMs for accurate and generalizable OR problem modeling and solving.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、強力な数学的推論を示すが、ORタスクのためのクローズドソースAPIに依存しているため、プライバシの懸念が高まり、スクラッチからオープンソースモデルをトレーニングすることで、高い計算コストが発生する。 Llama-3.1-8B-Instructed a semi-automatic data synthesis pipeline that generate various OR problem-anwer pairs and augments the model with external solver to produce API call。 4つの標準ベンチマークのうち、OR-Toolformerは最大80.1%の実行精度を達成し、サイズマッチングベースラインを4.3%以上越えている。 2つの未確認OR問題のゼロショット評価では、最強のベースラインよりも平均精度が54%、21ポイント改善した。 これらの結果から,ツール強化型微調整LDMの高精度かつ一般化可能なOR問題モデリングおよび解法への応用が検証された。

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