EvoOptiGraph: новый подход к оптимизации с помощью эволюции данных и моделей

Исследователи разработали платформу EvoOptiGraph для автоматизации оптимизационного моделирования с использованием больших языковых моделей (LLM). Проблема прежних подходов — недостаток разнообразия в учебных данных и статичность процессов генерации данных. EvoOptiGraph решает эти проблемы: она представляет оптимизационные задачи в виде специальных графов и использует эволюционные механизмы, чтобы создавать разнообразные примеры для обучения. Процесс обучения состоит из двух этапов: сначала модель настраивают на базовом наборе данных, а потом дообучают с учётом ошибок — так она учится избегать сбоев. Тесты на шести наборах данных показали, что EvoOptiGraph работает лучше крупных универсальных моделей и других методов. Это важный шаг вперёд в использовании ИИ для решения сложных оптимизационных задач.