OptiMUS-0.3:基于大型语言模型的规模优化问题建模与求解
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用大型语言模型,我们开发了一个 OptiMUS-0.3 系统来解决自然语言描述的优化问题,包括线性规划问题。该系统能够生成数学模型、编写和调试求解器代码,并通过评估改进其模型和代码的效率和正确性,实验证明 OptiMUS-0.3 在简单和复杂数据集上的性能均超过了现有的最先进方法。
OptLLM是一个针对大型语言模型的成本效益查询分配问题的框架,通过使用多标签分类模型进行性能预测,生成一系列优化解决方案。实验证明OptLLM在降低成本的同时保持准确性。相比其他多目标优化算法,OptLLM在相同成本下提高准确性或节省成本并保持最高可达准确性。