同济大学 发布 OPT-BENCH 数据集, 应用在 机器学习、组合优化 领域

同济大学 本次发布的数据集 OPT-BENCH, OPT-BENCH是一个全面的基准数据集，旨在评估大型语言模型（LLM）在大型搜索空间优化问题上的性能。它包括来自Kaggle的20个真实世界机器学习任务和10个经典的NP完全或NP难组合优化问题。这些任务涵盖了回归、分类等预测领域，以及图着色、汉密尔顿回路等组合复杂性计算挑战。OPT-BENCH还引入了OPT-Agent，一个端到端的优化框架，它通过生成、验证和迭代改进解决方案来模拟人类的推理过程。该数据集为LLM在机器学习和组合域中的迭代优化和推理研究提供了强大的平台。

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