大模型+求解器，阿里將推出基于LLM的自然語言數(shù)學求解工具

8月18日消息，記者獲悉，阿里決策智能團隊研發(fā)了一款大模型數(shù)學工具MindOpt Copilot，把大模型作為建模助手，接收用戶以自然語言提出的優(yōu)化問題，就可自動建模并調用求解器完成求解。MindOpt Copilot可用于解決餐飲、零售、物流貨運、生產制造等場景的資源配置和優(yōu)化問題，將于近期上線阿里云并對外提供服務。

MindOpt Copilot基于阿里自研的大模型、求解器、建模語言“三大件”開發(fā)，借助底層的通義千問大模型，可將用戶以自然語言描述的優(yōu)化問題轉化為線性規(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”、“如何控制風險并最大化企業(yè)收益”或“雞兔同籠”類問題。

此前，解決一個優(yōu)化問題需要一系列專業(yè)步驟，包括數(shù)學建模、將數(shù)學模型“轉譯”為求解器可識別的格式、調用求解器進行求解等。MindOpt Copilot顯著降低了求解器的使用門檻，即使不懂建模語言和數(shù)學知識也可快速上手。以下述問題為例：

“某工廠生產A、B、C、D、E五種部件，分別需要2個工人、1臺機器；3個工人、2臺機器，；5個工人、3臺機器；1個工人、2臺機器；4個工人、4臺機器。每個部件的利潤分別為80、90、130、50和100元。工廠共有60個工人和40臺機器，每個部件最多生產20個。如何分配生產任務才能最大化總利潤？”

這是一道包含5個變量的優(yōu)化問題，用戶輸入問題后，MindOpt Copilot會通過多輪對話引導用戶完善問題描述，接著自動建模、編程、求解，最后給出結果和對結果的分析。

不過，現(xiàn)實中的優(yōu)化問題常常更為復雜，MindOpt Copilot也在探索工業(yè)級的解題技能。目前，MindOpt Copilot能處理包含上百個變量或約束條件的問題，也能處理需要結合數(shù)據文件輸入的高維度問題，還可輸出數(shù)學公式和代碼，方便開發(fā)者用戶進行精細調整和代碼開發(fā)。研發(fā)團隊正在探索攻克非線性函數(shù)等問題。

MindOpt Copilot展現(xiàn)了大語言模型與專業(yè)工具組合協(xié)同的巨大潛力。阿里決策智能團隊負責人印臥濤指出：“生成式AI掌握很多知識，但現(xiàn)階段不擅長數(shù)學計算，無法為復雜的優(yōu)化問題生成準確且易于驗證的答案。在數(shù)學與邏輯這類專業(yè)領域，基于形式化建模語言和優(yōu)化求解器的‘解題型AI’與生成式AI聯(lián)手，是處理相關問題的首選方法?！?/p>

優(yōu)化求解器是求解數(shù)學規(guī)劃問題的專業(yè)軟件，技術壁壘深厚，常被稱作“工業(yè)軟件之魂”。2020年阿里決策智能團隊推出自研商用求解器MindOpt Solver，通過阿里云免費開放。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，快速落地云計算資源調度、綠色能源調度等行業(yè)。

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