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            deejayroka
            “ユーザーが自然言語で制約条件を入力し、OpenAI API の Structured Outputs を用いて数理最適化モデルに変換することを考えます。”

            その他
            misshiki
            “LLMと数理最適化を組み合わせることで、自然言語で記述された曖昧な条件を数理最適化に適した形式に変換する方法を紹介しました。”

            その他

            注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

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              LLMと数理最適化を組み合わせる

              エントリはUbie 生成AI Advent Calendar 2024 の9日目の記事です。LLMの進化が目覚ましいですが、現...エントリはUbie 生成AI Advent Calendar 2024 の9日目の記事です。LLMの進化が目覚ましいですが、現状ではLLM単体では対応が難しい課題も多く存在します。そこで重要になるのが、LLMと他のツールとの連携です。記事では、LLMで不得意な分野を埋めるツールの一つとして数理最適化との連携方法について、自分の試している内容を簡単に紹介します。 LLMと数理最適化を組み合わせる数理最適化とは、問題に対して明確に定義された条件(制約条件)や目標(目的関数)をもとに、最適な解を見つけ出す技術です。交通計画や物流の効率化、シフト作成、エネルギー管理など、さまざまな応用があります。 出典: 日オペレーションズ・リサーチ学会ポスター数理最適化を用いると、LLMの苦手とする厳密な制約の取り扱いが可能となります。たとえば配送計画では複数の条件(時間枠、移動時間、積載量など)

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              • techtech05212025/06/21techtech0521
              • yug12242024/12/12yug1224
              • mkusaka2024/12/11mkusaka
              • tkos-rg2024/12/10tkos-rg
              • deejayroka2024/12/10deejayroka
              • misshiki2024/12/10misshiki
              • ZAORIKU2024/12/10ZAORIKU
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              • mstk_knife2024/12/10mstk_knife
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