🤖 大语言模型化身优化大师：从解题高手到指令优化师🤖 大语言模型化身优化大师：从解题高手到指令优化师
“语言，是打开优化之门的钥匙。” 优化，这个词听起来高深莫测，但它却像空气一样，充斥在我们生活的每个角落。从早上出门选择最快的路线，到公司决策制定最优的方案，无一不体现着优化的力量。长期以来，基于梯度的算法一直是解决优化问题的利器，然而，在许多现实应用中，由于梯度信息的缺失，我们不得不另辟蹊径。 近年来，大型语言模型（LLM）的蓬勃发展，为优化领域打开了一扇全新的大门。试想一下，如果我们能用自然语言描述优化目标，然后让LLM像经验丰富的工程师一样，逐步找到最优解，那该有多神奇！在这篇文章中，我们就将介绍一种名为“OPRO”（Optimization by PROmpting）的新方法，它将LLM化身为优化大师，用“提示”的方式，解决各种各样的优化难题。 🤔 OPRO：语言的魔力 传统的优化方法通常需要对特定问题进行定制化的算法设计，而OPRO的魅力在于，它利用了LLM强大的自然语言理解能力，将优化问题转化为LLM能够理解的“提示”，从而省去了繁琐的算法设计过程。 💡 举个例子：假设我们要找到一个最优的电商促销方案，我们可以将商品价格、促销力度、用户购买历史等信息用自然语言描述出来，并告诉LLM我们的目标是最大化销售额。LLM就可以根据这些信息，像经验丰富的营销专家一样，逐步调整促销方案，最终找到最优解。 🗺️ OPRO的寻宝之旅：从线性回归到旅行商问题 为了展示OPRO的强大能力，我们先带大家体验两个经典的优化问题：线性回归和旅行商问题。 📈 线性回归：想象你是一位数据分析师，想要找到一条直线，来拟合散落在图表上的数据点。OPRO会像一位经验老道的分析师，从一些随机的初始直线开始，根据数据点与直线的距离不断调整直线的斜率和截距，最终找到那条最“合适”的直线。 🚶♂️ 旅行商问题：假设你是一位旅行达人，计划游览多个城市，目标是用最短的路线走遍所有城市。OPRO就像一位精通路线规划的向导，从一些随机的路线方案开始，不断尝试交换城市访问顺序，并比较不同路线的总长度，最终找到那条最短的“黄金路线”。 城市数量 随机方法 最近邻方法 最远插入法 OPRO (text-bison) OPRO (gpt-3.5-turbo) OPRO (gpt-4) 10 13.0 ± [...]