LLaMoCo: Instruction Tuning of Large Language Models for Optimization Code Generation

📄 arXiv: 2403.01131v2 📥 PDF

作者: Zeyuan Ma, Hongshu Guo, Jiacheng Chen, Guojun Peng, Zhiguang Cao, Yining Ma, Yue-Jiao Gong

分类: math.OC, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.NE, cs.SE

发布日期: 2024-03-02 (更新: 2024-03-05)

💡 一句话要点

提出LLaMoCo以解决大语言模型优化代码生成问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 优化问题 指令调优 对比学习 代码生成 机器学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在优化问题上效率低下，且对提示设计敏感，缺乏领域知识。
  2. LLaMoCo框架通过构建指令集和对比学习的预热过程，提升LLMs在优化问题上的表现。
  3. 实验显示，LLaMoCo微调的CodeGen模型在多种问题集上优于GPT-4 Turbo，提升显著。

📝 摘要（中文）

近期研究探索了利用大型语言模型（LLMs）进行优化的方法，主要通过从LLMs迭代寻求下一步解决方案或直接提示LLMs作为优化器。然而，这些方法存在固有的局限性，包括操作效率低、对提示设计高度敏感以及缺乏领域特定知识。我们提出了LLaMoCo，这是第一个旨在通过代码到代码的方式调整LLMs以解决优化问题的指令调优框架。具体而言，我们建立了一套全面的指令集，包含详细的问题提示和有效的优化代码。实验结果表明，经过LLaMoCo微调的CodeGen（350M）模型在合成和真实问题集上表现出优越的优化性能，超越了GPT-4 Turbo及其他竞争者。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在优化代码生成中的低效率和对提示设计的敏感性等问题。现有方法往往无法有效利用领域知识，导致优化效果不佳。

核心思路：LLaMoCo框架通过指令调优，结合对比学习的预热过程，旨在提升模型在优化问题上的收敛性和性能。这样的设计使得模型能够更好地理解和生成优化代码。

技术框架：LLaMoCo的整体架构分为两个主要阶段：首先是对比学习的预热阶段，通过对比学习增强模型的初步能力；其次是指令调优阶段，利用构建的指令集进行微调。

关键创新：LLaMoCo的主要创新在于其结合了对比学习与指令调优的双阶段学习策略，这一方法在现有的优化模型中尚属首次，显著提升了模型的收敛速度和优化效果。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数以优化指令生成的准确性，并设计了适合优化问题的网络结构，确保模型能够有效处理复杂的优化任务。通过精心设计的参数设置，进一步提升了模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过LLaMoCo微调的CodeGen（350M）模型在合成和真实问题集上表现出色，优化性能显著优于GPT-4 Turbo，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

LLaMoCo框架在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在软件开发、自动化优化和智能决策系统中。其能够有效生成优化代码，提升开发效率，减少人工干预，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent research explores optimization using large language models (LLMs) by either iteratively seeking next-step solutions from LLMs or directly prompting LLMs for an optimizer. However, these approaches exhibit inherent limitations, including low operational efficiency, high sensitivity to prompt design, and a lack of domain-specific knowledge. We introduce LLaMoCo, the first instruction-tuning framework designed to adapt LLMs for solving optimization problems in a code-to-code manner. Specifically, we establish a comprehensive instruction set containing well-described problem prompts and effective optimization codes. We then develop a novel two-phase learning strategy that incorporates a contrastive learning-based warm-up procedure before the instruction-tuning phase to enhance the convergence behavior during model fine-tuning. The experiment results demonstrate that a CodeGen (350M) model fine-tuned by our LLaMoCo achieves superior optimization performance compared to GPT-4 Turbo and the other competitors across both synthetic and realistic problem sets. The fine-tuned model and the usage instructions are available at https://anonymous.4open.science/r/LLaMoCo-722A.