論文の概要: Modeling Copilots for Text-to-Model Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12955v2
• Date: Thu, 16 Apr 2026 01:27:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 16:09:14.186275
• Title: Modeling Copilots for Text-to-Model Translation
• Title（参考訳）: テキストからモデルへの翻訳におけるコパイロットのモデル化
• Authors: Serdar Kadioglu, Karthik Uppuluri, Akash Singirikonda,
• Abstract要約: textscText2Modelは、オンラインのリーダーボードとともに、さまざまな複雑さを持つ複数のLCM戦略に基づいた、コピロのスイートである。 textscText2Zincは、自然言語で指定された最適化と満足度をキャプチャするためのクロスドメインデータセットであり、AIアシスタントを内蔵したインタラクティブエディタである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.481166526522356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is growing interest in leveraging large language models (LLMs) for text-to-model translation and optimization tasks. This paper aims to advance this line of research by introducing \textsc{Text2Model} and \textsc{Text2Zinc}. \textsc{Text2Model} is a suite of copilots based on several LLM strategies with varying complexity, along with an online leaderboard. \textsc{Text2Zinc} is a cross-domain dataset for capturing optimization and satisfaction problems specified in natural language, along with an interactive editor with built-in AI assistant. While there is an emerging literature on using LLMs for translating combinatorial problems into formal models, our work is the first attempt to integrate \textit{both} satisfaction and optimization problems within a \textit{unified architecture} and \textit{dataset}. Moreover, our approach is \textit{solver-agnostic} unlike existing work that focuses on translation to a solver-specific model. To achieve this, we leverage \textsc{MiniZinc}'s solver-and-paradigm-agnostic modeling capabilities to formulate combinatorial problems. We conduct comprehensive experiments to compare execution and solution accuracy across several single- and multi-call strategies, including; zero-shot prompting, chain-of-thought reasoning, intermediate representations via knowledge-graphs, grammar-based syntax encoding, and agentic approaches that decompose the model into sequential sub-tasks. Our copilot strategies are competitive, and in parts improve, recent research in this domain. Our findings indicate that while LLMs are promising they are not yet a push-button technology for combinatorial modeling. We contribute \textsc{Text2Model} copilots and leaderboard, and \textsc{Text2Zinc} and interactive editor to open-source to support closing this performance gap.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)をテキストからモデルへの変換や最適化に活用することへの関心が高まっている。 本稿は, textsc{Text2Model} と \textsc{Text2Zinc} を導入することで, この研究の方向性を推し進めることを目的とする。 \textsc{Text2Model} は、オンラインのリーダーボードとともに、さまざまな複雑さを持つ複数の LLM 戦略に基づいた、コピロのスイートである。 \textsc{Text2Zinc}は、自然言語で指定された最適化と満足度問題をキャプチャするためのクロスドメインデータセットであり、AIアシスタントを内蔵したインタラクティブエディタである。 組合せ問題から形式的モデルへの変換にLLMを使うことについて,近年の文献が注目されているが,本研究は, \textit{both} 満足度と最適化問題を, \textit{unified architecture} と \textit{dataset} に組み込む最初の試みである。 さらに,本手法は,解決者固有のモデルへの翻訳に焦点を当てた既存の研究とは異なり,「textit{solver-agnostic」である。 これを実現するために、合成問題を定式化するために、textsc{MiniZinc} のソルバ・アンド・パラダイム・アグノスティック・モデリング機能を利用する。 我々は、ゼロショットプロンプト、チェーンオブ思考推論、知識グラフによる中間表現、文法に基づく構文符号化、そしてモデルを逐次的なサブタスクに分解するエージェント的アプローチを含む、複数の単一およびマルチコール戦略における実行と解の精度を比較する包括的な実験を行う。 当社のコパイロット戦略は競争力があり、一部では、この領域における最近の研究を改善しています。 以上の結果から,LLM はまだ組合せモデリングのためのプッシュボタン技術ではないことが示唆された。 我々は、このパフォーマンスギャップの解消をサポートするために、textsc{Text2Model} のコピロとリーダーボード、および \textsc{Text2Zinc} とインタラクティブエディタをオープンソースにコントリビュートする。

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