כתבה
arXiv cs.CL ·
SemOPT: תיקון שגיאות סמנטיות במודלים של LLM
SemOPT: Fixing Semantic Errors in LLM-based Optimization Modeling via Reward-Guided Search
SemOPT הוא כלי לתיקון שגיאות סמנטיות במודלים של LLM. הוא משלב מודל רווח סמנטי עם מערכת תיקון אדפטיבית. SemOPT מראה שיפור משמעותי בדיוק ב-7 מודלים שונים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.37361v1 Announce Type: new Abstract: Operations research supports decision-making in domains such as energy, economics, and healthcare. Solving operations research problems typically begins with optimization modeling, which translates a natural-language problem description into executable solver code. LLMs offer a promising way to automate this process, but they remain prone to errors. In practice, these errors can be divided into two categories: syntactic errors refer to solver code that fails to run successfully or is judged infeasible by the solver; semantic errors refer to solver code that successfully returns an objective value but violates the intent of the original problem. Since semantic errors do not trigger runtime failures, they are difficult to detect and rectify. To
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית