大模型+求解器，阿里將推出基于LLM的自然語(yǔ)言數(shù)學(xué)求解工具

8月18日消息，記者獲悉，阿里決策智能團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一款大模型數(shù)學(xué)工具M(jìn)indOpt Copilot，把大模型作為建模助手，接收用戶以自然語(yǔ)言提出的優(yōu)化問(wèn)題，就可自動(dòng)建模并調(diào)用求解器完成求解。MindOpt Copilot可用于解決餐飲、零售、物流貨運(yùn)、生產(chǎn)制造等場(chǎng)景的資源配置和優(yōu)化問(wèn)題，將于近期上線阿里云并對(duì)外提供服務(wù)。

MindOpt Copilot基于阿里自研的大模型、求解器、建模語(yǔ)言“三大件”開(kāi)發(fā)，借助底層的通義千問(wèn)大模型，可將用戶以自然語(yǔ)言描述的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃的優(yōu)化模型，并獲得最佳答案，比如“如何優(yōu)化餐廳的座位安排”、“如何控制風(fēng)險(xiǎn)并最大化企業(yè)收益”或“雞兔同籠”類問(wèn)題。

此前，解決一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題需要一系列專業(yè)步驟，包括數(shù)學(xué)建模、將數(shù)學(xué)模型“轉(zhuǎn)譯”為求解器可識(shí)別的格式、調(diào)用求解器進(jìn)行求解等。MindOpt Copilot顯著降低了求解器的使用門(mén)檻，即使不懂建模語(yǔ)言和數(shù)學(xué)知識(shí)也可快速上手。以下述問(wèn)題為例：

“某工廠生產(chǎn)A、B、C、D、E五種部件，分別需要2個(gè)工人、1臺(tái)機(jī)器；3個(gè)工人、2臺(tái)機(jī)器，；5個(gè)工人、3臺(tái)機(jī)器；1個(gè)工人、2臺(tái)機(jī)器；4個(gè)工人、4臺(tái)機(jī)器。每個(gè)部件的利潤(rùn)分別為80、90、130、50和100元。工廠共有60個(gè)工人和40臺(tái)機(jī)器，每個(gè)部件最多生產(chǎn)20個(gè)。如何分配生產(chǎn)任務(wù)才能最大化總利潤(rùn)？”

這是一道包含5個(gè)變量的優(yōu)化問(wèn)題，用戶輸入問(wèn)題后，MindOpt Copilot會(huì)通過(guò)多輪對(duì)話引導(dǎo)用戶完善問(wèn)題描述，接著自動(dòng)建模、編程、求解，最后給出結(jié)果和對(duì)結(jié)果的分析。

不過(guò)，現(xiàn)實(shí)中的優(yōu)化問(wèn)題常常更為復(fù)雜，MindOpt Copilot也在探索工業(yè)級(jí)的解題技能。目前，MindOpt Copilot能處理包含上百個(gè)變量或約束條件的問(wèn)題，也能處理需要結(jié)合數(shù)據(jù)文件輸入的高維度問(wèn)題，還可輸出數(shù)學(xué)公式和代碼，方便開(kāi)發(fā)者用戶進(jìn)行精細(xì)調(diào)整和代碼開(kāi)發(fā)。研發(fā)團(tuán)隊(duì)正在探索攻克非線性函數(shù)等問(wèn)題。

MindOpt Copilot展現(xiàn)了大語(yǔ)言模型與專業(yè)工具組合協(xié)同的巨大潛力。阿里決策智能團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人印臥濤指出：“生成式AI掌握很多知識(shí)，但現(xiàn)階段不擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)計(jì)算，無(wú)法為復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題生成準(zhǔn)確且易于驗(yàn)證的答案。在數(shù)學(xué)與邏輯這類專業(yè)領(lǐng)域，基于形式化建模語(yǔ)言和優(yōu)化求解器的‘解題型AI’與生成式AI聯(lián)手，是處理相關(guān)問(wèn)題的首選方法?！?/p>

優(yōu)化求解器是求解數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題的專業(yè)軟件，技術(shù)壁壘深厚，常被稱作“工業(yè)軟件之魂”。2020年阿里決策智能團(tuán)隊(duì)推出自研商用求解器MindOpt Solver，通過(guò)阿里云免費(fèi)開(kāi)放。短短數(shù)年，MindOpt Solver已具備線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、黑盒優(yōu)化、在線優(yōu)化等多種功能，快速落地云計(jì)算資源調(diào)度、綠色能源調(diào)度等行業(yè)。

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