8月18日消息,我們獲悉,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(diào)用求解器完成求解。
據(jù)介紹,MindOpt Copilot可用于解決餐飲、零售、物流貨運、生產(chǎn)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(wù)。
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(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(zhuǎn)譯”為求解器可識別的格式、調(diào)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(chǎn)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(chǎn)20個。如何分配生產(chǎn)任務(wù)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(jié)果和對結(jié)果的分析。
不過,現(xiàn)實中的優(yōu)化問題常常更為復(fù)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(jié)合數(shù)據(jù)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(diào)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(fù)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(lǐng)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(guān)問題的首選方法。”
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(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(diào)度、綠色能源調(diào)度等行業(yè)。
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