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原文作者：Microsoft Research
我们很高兴地宣布OptiMind，这是一个旨在解决组合优化问题的小型语言模型（SLM）。尽管当前大型语言模型（LLMs）在多种任务上表现出色，但它们在处理优化任务时往往存在不足，因为它们需要大量的提示（prompting）来引导和约束输出，而且在处理大型问题实例时容易失败。我们的工作旨在开发一种更高效、更专业的模型。
组合优化问题（COPs）是计算机科学和运营研究中的一个核心领域，它涉及在给定的约束条件下寻找最佳解决方案。这些问题在现实世界中无处不在，例如物流路线规划、资源分配和调度等。
构建一个优化导向的SLM
OptiMind的核心思想是将优化专家的知识直接注入到模型架构和训练过程中，而不是仅仅依赖于下游的提示工程。
1. 数据集的创新
为了训练OptiMind，我们创建了一个名为OptiBench的新型基准数据集。该数据集包含多种经典优化问题的实例及其最优解，并通过精心设计的模板结构，将问题描述和专家求解策略融合在一起。
我们特别关注了以下关键方面：
- 多样性：覆盖了从旅行商问题（TSP）到约束满足问题（CSP）等多种优化任务。
- 结构化：输入数据不仅包含问题实例，还包含解决该问题的推理步骤和专家启发式方法。
- 规模：确保模型能够处理从小型到中等规模的实例。
OptiMind的训练过程利用了这些结构化的数据，使其能够模仿专家的决策过程。
2. 模型架构与训练
OptiMind基于一个相对较小的Transformer架构，但我们在训练过程中引入了一种知识蒸馏（Knowledge Distillation）策略，将来自强大优化求解器（如Gurobi或CPLEX）的“决策信号”有效地转移到SLM中。
与大型模型相比，OptiMind的优势在于：
- 推理速度快：参数量小，使得部署和实时推理成本显著降低。
- 专业性强：专门针对优化结构进行训练，减少了通用LLMs中常见的“幻觉”或不符合约束的输出。
- 资源效率高：训练和运行所需的计算资源远少于GPT-4等模型。
OptiMind的性能评估
我们在OptiBench上对OptiMind进行了严格测试，并将其性能与几种主流的通用LLMs（如GPT-3.5、Llama 2等）以及传统启发式算法进行了比较。
结果显示，在需要特定优化推理的任务中，OptiMind的表现显著优于通用模型，尤其是在以下方面：
- 约束满足率：OptiMind生成的解决方案几乎总是满足所有硬性约束。
- 解决方案质量：对于中等规模问题，其解的质量与专业求解器非常接近。
“OptiMind的成功证明了，通过精确的数据工程和知识注入，即便是小型模型也能在特定领域内超越规模更大的通用模型。”
未来展望
OptiMind为未来开发专业化、高效的人工智能助手开辟了道路。我们相信，这种“小而精”的模型范式在需要高可靠性和专业知识的应用场景中将具有巨大的潜力。
我们计划在未来扩展OptiMind的能力，以处理更大规模的优化问题，并探索将其应用于更广泛的工程和科学领域。
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