LLMによる線形計画の説明：個人プロジェクトからMicrosoftリサーチへ
2025-02-10
2020年、Googleのサプライチェーン部門で働いていた著者は、線形計画（LP）の理解を支援するためのサイドプロジェクトを開発しました。LPが複雑になると、その結果を理解することは専門家にとっても困難になります。著者のアプローチは、モデルをインタラクティブに変更し、結果を比較してモデルの動作を説明することであり、意味のあるメタデータを追加することでプロセスが簡素化されることを発見しました。最近、Microsoftの研究者たちは、自然言語クエリを構造化クエリに変換するために大規模言語モデル（LLM）を使用する論文を発表し、同様の結果を得ています。著者は、LLMは人間の曖昧さを構造化クエリに変換し、堅牢な古典的な最適化システムによって処理され、その結果がLLMによって要約されるのに最適であると考えています。著者の以前の仕事は未発表でしたが、彼はより単純なシステムの説明を理解することが、より複雑なAIシステムを説明するために不可欠であると主張しています。
開発
サプライチェーン最適化