当前位置：首页 > news >正文

【论文阅读】LLMOPT：一种提升优化泛化能力的统一学习框架

news 来源：原创 2025/7/14 20:09:10

文章目录

第一遍
- 一、摘要
- 二、关键词
- 三、预知识
- - 1. 什么是优化泛化问题
  - 2. 什么是消融研究
  - 3. model alignment（模型对齐）
第二遍：了解论文论点
- 一、研究背景与目的
- 二、相关工作
- 三、LLMOPT框架
- 四、METHODOLOGY(方法论)
- - 1. 数据处理
  - 2. 学习过程
  - 3. 自动测试
- 四、实验评估
- 五、讨论

论文地址：LLMOPT: LEARNING TO DEFINE AND SOLVE GENERAL OPTIMIZATION PROBLEMS FROM SCRATCH

第一遍

一、摘要

优化问题在多场景普遍存在，利用大语言模型（LLMs）实现自然语言描述的优化问题自动化虽有潜力，但存在优化泛化问题，当前LLM相关方法在建模优化问题类型的通用性和准确性上有限。

本文提出LLMOPT统一学习框架，从自然语言描述和预训练LLM出发，构建五元素公式，经多指令微调、模型对齐等，在约20个领域的6个真实数据集上实验，相比最先进方法，平均求解精度提高11.08%。

二、关键词

大语言模型；优化泛化；LLMOPT；五元素公式；模型对齐

提出LLMOPT框架来，统一学习框架来提升优化泛化能力。它从优化问题的自然语言描述和预训练 LLM 出发，构建五元素公式作为学习定义不同优化问题类型的通用模型；

采用多指令微调，提高问题形式化和求解器代码生成的准确性与通用性；
引入模型对齐和自校正机制，防止 LLMs 出现牺牲求解精度避免执行错误等 “幻觉” 问题。

三、预知识

1. 什么是优化泛化问题

优化泛化问题是指在利用大语言模型（LLMs）处理优化问题时，模型在求解优化问题的准确性以及能够处理的优化问题类型的通用性方面存在限制的情况。具体来说，就是模型可能无法准确地解决各种不同类型的优化问题，或者在面对新的、未曾见过的优化问题场景时，表现出较差的适应性和求解能力。

以下是一些优化泛化问题的简略示例：

生产调度：LLM - 基于的系统在常规生产场景表现好，但面对设备故障、紧急订单等特殊情况时，因训练数据覆盖不足，难以准确调整调度方案，导致生产问题。
物流配送：基于LLM的规划模型依据常规路况数据训练，遇到交通管制、道路施工等特殊情况，无法合理调整路线，致使配送效率降低。
投资组合：LLM - 驱动的模型在平稳市场能提供合理投资建议，但在市场波动、政策调整或有新产品时，难以准确调整策略，影响投资收益。

在nl2sql（自然语言到SQL的转换）中，优化泛化问题也较为突出，以下是一些实际例子：

复杂查询场景：当用户输入“找出过去一年中销售额最高的产品类别，且该类别产品在每个季度的销售增长率都超过10%”这样复杂的自然语言查询时，nl2sql系统可能在训练数据中较少遇到这种同时涉及时间范围、聚合计算以及条件筛选的复杂组合情况。因此，可能无法准确生成对应的SQL语句，导致查询结果不准确或无法查询出结果，体现了模型在处理复杂查询场景下的优化泛化能力不足。
数据库结构变化：如果数据库中新增了一些表或字段，例如在原有的销售数据库中新增了“产品退货率”字段，而nl2sql模型在训练时并未接触到这些新结构。当用户询问“找出退货率最低的产品及其销售额”时，模型可能无法正确将自然语言转换为包含新字段的SQL语句，因为它难以适应数据库结构的变化，这显示了模型在面对数据库结构动态变化时的泛化能力有限。
语义模糊问题：自然语言中存在语义模糊性，如“查找最近畅销的商品”，“最近”可以有多种理解，可能是近一周、近一个月或其他时间范围。nl2sql模型如果在训练过程中没有充分学习到如何处理这种模糊语义，就可能无法准确确定用户意图，生成的SQL语句可能会按照默认的时间范围进行查询，导致结果与用户期望不符，这反映了模型在处理语义模糊的自然语言查询时优化泛化能力有待提高。

2. 什么是消融研究

Ablation studies即消融研究，是一种在机器学习、深度学习等领域广泛应用的研究方法，用于评估模型中不同组件或操作对模型整体性能的贡献。

具体来说，消融研究通过逐步移除或修改模型的某些部分，然后观察模型性能的变化，以此来确定这些部分对模型性能的影响。例如，在研究一个图像识别模型时，可能会进行以下消融研究：

移除某个卷积层：观察模型对图像特征提取能力的变化，以及对最终识别准确率的影响，从而判断该卷积层在模型中的重要性。
改变损失函数的某个部分：看模型的收敛速度、稳定性以及最终的性能指标如何变化，以分析该部分损失函数对模型训练的作用。在上述论文中，通过消融研究来验证问题定义（五元素公式）和模型对齐对提高模型准确性的贡献，即分别去掉这两个部分或改变相关设置，观察模型在解决优化问题时的准确性变化，从而明确它们在LLMOPT框架中的重要性。

3. model alignment（模型对齐）

model alignment（模型对齐）是指为了进一步提升模型的准确性并降低幻觉风险而采取的一系列措施。
模型对齐旨在让模型的输出更符合实际问题的要求，使模型在处理和解决问题时能够遵循特定的规则和目标，减少产生不合理或错误输出的可能性。例如，在处理优化问题时，通过模型对齐可以让模型更好地理解问题的约束条件和目标函数，从而给出更准确、更符合实际情况的解决方案，避免出现与实际问题不相符的“幻觉”结果。

更广泛地说，在人工智能领域，模型对齐通常涉及到使模型的行为、输出或内部表示与某种外部标准或期望的行为保持一致。这可能包括将模型的预测与人类专家的判断对齐，或者使模型在不同的任务或数据集上表现出一致且合理的行为。通过模型对齐，可以提高模型的可靠性、可解释性和实用性，使其更好地适应各种实际应用场景。

第二遍：了解论文论点

一、研究背景与目的

优化问题现状与挑战：优化问题广泛存在，如作业调度、路径规划等，但从自然语言描述中定义和解决需专业知识、专家参与和大量时间，阻碍了基于优化的决策广泛应用。利用LLMs实现自动化存在优化泛化问题，即模型在求解准确性和处理问题类型的通用性方面受限。
研究目的：提出LLMOPT框架，提升优化泛化能力，解决准确性和通用性问题，使模型更好适用于实际场景。

二、相关工作

LLMs用于构建和解决优化问题：
- 背景：NL4Opt竞赛推动相关研究，工作分为基于提示和基于学习的方法。
- 基于提示的方法：如Chain-of-Expert引入基于智能体工作流程，OptiMUS采用定制提示解决线性和混合整数线性规划问题。
- 基于学习的方法：相对研究不足，如LLaMoCo引入指令微调框架，ORLM提出半自动化生成合成训练数据方法，Mamo提供数学建模基准及生成求解器代码的标准化流程。
LLMs作为优化器组件：
- 杨等人受贝叶斯优化启发，提出用LLMs作优化器，一个LLM迭代优化提示词，引导另一个LLM执行特定优化任务。
- LLMs可充当优化器组件，如用于遗传算法的交叉和变异算子、生成轨迹优化解决方案、用于多目标优化任务、在贝叶斯优化中模拟采集函数和代理模型等。

三、LLMOPT框架

数据：
- 五元素公式：提出五元素公式（集合、参数、变量、目标和约束）定义优化问题，能准确表述问题，增强泛化能力，如捕捉隐含的正整数约束，可定义多种类型优化问题。
- 数据收集与划分：收集多个现有优化问题数据集，划分测试集与训练集，确保数据分离。
- 数据增强与标注：利用LLMs通过提示工程扩充数据，专家审查确保质量，进行数据标注，产生适合多指令监督微调（SFT）和模型对齐的数据。
学习：
- 多指令SFT：采用多指令监督微调，通过专家标注的多指令数据集提升LLMs定义和解决问题的准确性，目标是最大化条件概率。
- 模型对齐：引入模型对齐，采用卡尼曼-特沃斯基优化（KTO）算法，依据指令、补全内容和可取性数据对齐模型，减少幻觉，提升性能。
自动测试：依据五元素框架构建问题、生成并执行求解器代码、分析运行日志判断是否自校正，自校正机制提升优化泛化能力。

在这里插入图片描述

四、METHODOLOGY(方法论)

LLMOPT框架的方法论，旨在通过基于学习的方法实现优化问题定义和求解的更好优化泛化能力。

LLMOPT框架包含数据、学习和自动测试三个关键部分。通过引入五元素公式定义优化问题、进行多指令监督微调（SFT）和模型对齐提高求解准确性，以及带有自校正功能的自动测试过程，实现优化泛化。