Modeling Co-Pilots for Text-to-Model Translation
作者: Serdar Kadioglu, Karthik Uppuluri, Akash Singirikonda
分类: cs.AI
发布日期: 2026-04-14
备注: AAAI'25 Bridge Program on Machine Learning and Operations Research
💡 一句话要点
提出Text2Model和Text2Zinc，用于文本到组合优化模型的自动翻译。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本到模型翻译 大型语言模型 组合优化 约束求解 MiniZinc 协同驾驶 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法在利用LLM进行文本到模型翻译时，缺乏统一架构处理优化和满足问题，且依赖特定求解器。
- 本文提出Text2Model和Text2Zinc，前者是基于多种LLM策略的协同驾驶系统，后者是跨领域数据集，旨在解决上述问题。
- 实验表明，该方法在组合建模任务中具有竞争力，并在某些方面优于现有方法，但LLM并非即插即用。
📝 摘要（中文）
本文旨在通过引入 extsc{Text2Model}和 extsc{Text2Zinc}来推进利用大型语言模型（LLMs）进行文本到模型翻译和优化任务的研究。 extsc{Text2Model}是一套基于多种LLM策略的协同驾驶系统，具有不同的复杂性，并提供在线排行榜。 extsc{Text2Zinc}是一个跨领域数据集，用于捕获以自然语言指定的优化和满足问题，并提供带有内置AI助手的交互式编辑器。虽然已经有关于使用LLM将组合问题翻译成形式模型的文献，但我们的工作是首次尝试在 extit{统一架构}和 extit{数据集}中集成 extit{满足}和优化问题。此外，我们的方法是 extit{求解器无关的}，这与专注于翻译成特定求解器模型的工作不同。为了实现这一点，我们利用 extsc{MiniZinc}的求解器和范式无关的建模能力来制定组合问题。我们进行了全面的实验，以比较跨多种单次和多次调用策略的执行和解决方案准确性，包括：零样本提示、思维链推理、通过知识图谱的中间表示、基于语法的语法编码以及将模型分解为顺序子任务的代理方法。我们的协同驾驶策略具有竞争力，并且在某些方面改进了该领域最近的研究。我们的研究结果表明，虽然LLM很有前景，但它们还不是组合建模的即插即用技术。我们将 extsc{Text2Model}协同驾驶系统和排行榜，以及 extsc{Text2Zinc}和交互式编辑器开源，以支持缩小这一性能差距。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何利用大型语言模型（LLMs）将自然语言描述的组合优化和满足问题自动翻译成形式化模型的问题。现有方法的痛点在于，要么只关注特定类型的组合问题（如优化或满足），要么依赖于特定的求解器，缺乏通用性和灵活性。此外，现有方法在处理复杂问题时，性能往往不佳。
核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的框架，能够处理各种类型的组合问题，并且与求解器无关。通过利用MiniZinc这种求解器和范式无关的建模语言，可以将自然语言描述的问题翻译成通用的形式化模型，然后使用不同的求解器进行求解。此外，论文还探索了多种LLM策略，如零样本提示、思维链推理等，以提高翻译的准确性和效率。
技术框架：整体框架包括两个主要组成部分：Text2Model和Text2Zinc。Text2Model是一套基于LLM的协同驾驶系统，负责将自然语言描述的问题翻译成MiniZinc模型。Text2Zinc是一个跨领域数据集，用于训练和评估Text2Model。Text2Model包含多个模块，每个模块采用不同的LLM策略，如零样本提示、思维链推理、知识图谱等。这些模块协同工作，共同完成翻译任务。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一个统一的、求解器无关的文本到模型翻译框架，能够同时处理优化和满足问题。与现有方法相比，该框架具有更高的通用性和灵活性。此外，论文还探索了多种LLM策略，并将其集成到Text2Model中，从而提高了翻译的准确性和效率。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用MiniZinc作为中间表示，实现求解器无关性；2) 探索多种LLM策略，如零样本提示、思维链推理、知识图谱等，以提高翻译的准确性和效率；3) 构建Text2Zinc数据集，用于训练和评估Text2Model；4) 设计在线排行榜，方便研究者比较不同方法的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Text2Model协同驾驶策略具有竞争力，并在某些方面改进了该领域最近的研究。例如，在某些数据集上，Text2Model的性能优于现有的零样本提示方法。此外，实验还表明，不同的LLM策略适用于不同的问题类型，需要根据具体情况进行选择。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化程序设计、智能决策支持系统、以及各种需要将自然语言描述的问题转化为形式化模型的领域。例如，可以用于自动生成约束求解模型的代码，从而降低建模的门槛，提高建模效率。未来，该技术有望在智能制造、金融风控、资源调度等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
There is growing interest in leveraging large language models (LLMs) for text-to-model translation and optimization tasks. This paper aims to advance this line of research by introducing \textsc{Text2Model} and \textsc{Text2Zinc}. \textsc{Text2Model} is a suite of co-pilots based on several LLM strategies with varying complexity, along with an online leaderboard. \textsc{Text2Zinc} is a cross-domain dataset for capturing optimization and satisfaction problems specified in natural language, along with an interactive editor with built-in AI assistant. While there is an emerging literature on using LLMs for translating combinatorial problems into formal models, our work is the first attempt to integrate \textit{both} satisfaction and optimization problems within a \textit{unified architecture} and \textit{dataset}. Moreover, our approach is \textit{solver-agnostic} unlike existing work that focuses on translation to a solver-specific model. To achieve this, we leverage \textsc{MiniZinc}'s solver-and-paradigm-agnostic modeling capabilities to formulate combinatorial problems. We conduct comprehensive experiments to compare execution and solution accuracy across several single- and multi-call strategies, including; zero-shot prompting, chain-of-thought reasoning, intermediate representations via knowledge-graphs, grammar-based syntax encoding, and agentic approaches that decompose the model into sequential sub-tasks. Our co-pilot strategies are competitive, and in parts improve, recent research in this domain. Our findings indicate that while LLMs are promising they are not yet a push-button technology for combinatorial modeling. We contribute \textsc{Text2Model} co-pilots and leaderboard, and \textsc{Text2Zinc} and interactive editor to open-source to support closing this performance gap.