Step-Opt: Boosting Optimization Modeling in LLMs through Iterative Data Synthesis and Structured Validation

📄 arXiv: 2506.17637v1 📥 PDF

作者: Yang Wu, Yifan Zhang, Yurong Wu, Yuran Wang, Junkai Zhang, Jian Cheng

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-06-21

备注: 17 pages, 12 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Step-Opt：通过迭代数据合成与结构化验证提升LLM在优化建模中的能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 优化建模 数据增强 迭代学习 结构化验证 运筹学 微调 问题生成

📋 核心要点

  1. 现有LLM在解决复杂运筹优化问题时面临挑战，缺乏高质量的训练数据和有效的验证机制。
  2. Step-Opt通过迭代生成更复杂的优化问题，并采用结构化验证方法，确保数据的质量和模型的泛化能力。
  3. 实验结果表明，Step-Opt在多个基准测试中取得了显著的性能提升，尤其是在处理复杂问题时。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各个领域取得了革命性进展，但在运筹学（OR）的优化建模任务中面临着巨大的挑战，尤其是在处理复杂问题时。本文提出了Step-Opt-Instruct框架，该框架增强了现有数据集，并生成高质量的微调数据，专门用于优化建模。Step-Opt-Instruct采用迭代问题生成来系统地增加问题复杂度，并采用逐步验证来严格验证数据，防止错误传播并确保生成数据集的质量。利用该框架，我们对开源LLM（包括LLaMA-3-8B和Mistral-7B）进行微调，开发了Step-Opt模型，该模型在NL4OPT、MAMO和IndustryOR等基准测试中实现了最先进的性能。大量实验表明了Step-Opt的卓越性能，尤其是在解决复杂的OR任务方面，在难题上的微平均准确率显著提高了17.01％。这些发现突出了将结构化验证与逐步问题改进相结合以推进使用LLM自动化决策过程的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在运筹学（OR）优化建模任务中表现不佳的问题，尤其是在处理复杂问题时。现有方法缺乏高质量的训练数据，并且容易出现错误传播，导致模型性能下降。现有方法难以生成既具有挑战性又正确的数据，从而限制了LLM在优化建模领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过迭代数据合成和结构化验证来提升LLM在优化建模中的能力。具体来说，Step-Opt-Instruct框架通过迭代生成问题来逐步增加问题复杂度，并采用逐步验证来严格验证数据的正确性，从而生成高质量的微调数据。这种方法可以防止错误传播，并确保模型能够学习到正确的优化策略。

技术框架：Step-Opt-Instruct框架包含两个主要模块：迭代问题生成和逐步验证。迭代问题生成模块负责生成一系列难度逐渐增加的优化问题。逐步验证模块负责验证生成的问题和解决方案的正确性。通过这两个模块的协同工作，Step-Opt-Instruct可以生成高质量的微调数据，用于训练LLM。

关键创新：该论文的关键创新在于将迭代问题生成和结构化验证相结合，用于生成高质量的优化建模训练数据。与传统的数据增强方法相比，Step-Opt-Instruct可以更有效地生成具有挑战性和正确性的数据，从而提升LLM在优化建模任务中的性能。

关键设计：Step-Opt-Instruct框架的关键设计包括：1) 迭代问题生成策略，用于逐步增加问题复杂度；2) 逐步验证方法，用于严格验证数据的正确性；3) 基于LLaMA-3-8B和Mistral-7B等开源LLM的微调策略，用于训练Step-Opt模型。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Step-Opt在NL4OPT、MAMO和IndustryOR等基准测试中取得了最先进的性能。尤其是在处理复杂问题时，Step-Opt的微平均准确率显著提高了17.01％。这些实验结果表明，Step-Opt在优化建模任务中具有显著的优势，能够有效地解决复杂问题。

🎯 应用场景

Step-Opt具有广泛的应用前景，可以应用于供应链管理、资源分配、生产调度、金融投资等领域。通过自动化优化建模过程，Step-Opt可以帮助企业和组织更有效地做出决策，提高运营效率，降低成本，并提升竞争力。未来，Step-Opt有望成为智能决策支持系统的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have revolutionized various domains but encounter substantial challenges in tackling optimization modeling tasks for Operations Research (OR), particularly when dealing with complex problem. In this work, we propose Step-Opt-Instruct, a framework that augments existing datasets and generates high-quality fine-tuning data tailored to optimization modeling. Step-Opt-Instruct employs iterative problem generation to systematically increase problem complexity and stepwise validation to rigorously verify data, preventing error propagation and ensuring the quality of the generated dataset. Leveraging this framework, we fine-tune open-source LLMs, including LLaMA-3-8B and Mistral-7B, to develop Step-Opt--a model that achieves state-of-the-art performance on benchmarks such as NL4OPT, MAMO, and IndustryOR. Extensive experiments demonstrate the superior performance of Step-Opt, especially in addressing complex OR tasks, with a notable 17.01\% improvement in micro average accuracy on difficult problems. These findings highlight the effectiveness of combining structured validation with gradual problem refinement to advance the automation of decision-making processes using LLMs.The code and dataset are available at https://github.com/samwu-learn/Step.