Computation and Language,Artificial Intelligence,Machine Learning,Optimization and Control,محاسبات و زبان , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات
Submitted 18 September, 2024; v1 submitted 3 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی
ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 3 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Mixed Integer Programming (MIP) has been extensively applied in areas requiring mathematical solvers to address complex instances within tight time constraints. However, as the problem scale increases, the complexity of model formulation and finding feasible solutions escalates significantly. In contrast, the model-building cost for end-to-end models, such as large language models (LLMs), remains largely unaffected by problem scale due to their pattern recognition capabilities. While LLMs, like GPT-4, without fine-tuning, can handle some traditional medium-scale MIP problems, they struggle with uncommon or highly specialized MIP scenarios. Fine-tuning LLMs can yield some feasible solutions for medium-scale MIP instances, but these models typically fail to explore diverse solutions when constrained by a low and constant temperature, limiting their performance. In this paper, we propose and evaluate a recursively dynamic temperature method integrated with a chain-of-thought approach. Our findings show that starting with a high temperature and gradually lowering it leads to better feasible solutions compared to other dynamic temperature strategies. Additionally, by comparing results generated by the LLM with those from Gurobi, we demonstrate that the LLM can produce solutions that complement traditional solvers by accelerating the pruning process and improving overall efficiency.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
برنامه نویسی عدد صحیح مختلط (MIP) در مناطقی که نیاز به حلال های ریاضی دارند برای پرداختن به نمونه های پیچیده در محدودیت های زمان تنگ ، به طور گسترده اعمال شده است.با این حال ، با افزایش مقیاس مشکل ، پیچیدگی فرمولاسیون مدل و یافتن راه حل های امکان پذیر به طور قابل توجهی تشدید می شود.در مقابل ، هزینه مدل سازی برای مدل های پایان به پایان ، مانند مدل های بزرگ زبان (LLMS) ، به دلیل قابلیت تشخیص الگوی آنها تا حد زیادی تحت تأثیر مقیاس مشکل است.در حالی که LLMS ، مانند GPT-4 ، بدون تنظیم دقیق ، می تواند برخی از مشکلات سنتی MIP در مقیاس متوسط را برطرف کند ، آنها با سناریوهای MIP غیر معمول یا بسیار تخصصی مبارزه می کنند.LLM های تنظیم دقیق می توانند برخی از راه حل های امکان پذیر برای نمونه های MIP در مقیاس متوسط به دست آورند ، اما این مدل ها به طور معمول در هنگام محدود شدن با دمای کم و ثابت ، نمی توانند راه حل های متنوع را کشف کنند و عملکرد آنها را محدود کنند.در این مقاله ، ما یک روش دمای بازگشتی پویا را که با یک رویکرد زنجیره ای فکر می کند ، پیشنهاد و ارزیابی می کنیم.یافته های ما نشان می دهد که شروع با درجه حرارت بالا و پایین آمدن به تدریج آن منجر به راه حل های امکان پذیر بهتر در مقایسه با سایر استراتژی های دمای پویا می شود.علاوه بر این ، با مقایسه نتایج حاصل از LLM با نتایج Gurobi ، ما نشان می دهیم که LLM می تواند با تسریع در روند هرس و بهبود کارایی کلی ، راه حل هایی را تولید کند که حل کننده های سنتی را تکمیل کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
