SOLID: Framework vereint Optimierung und LLMs für intelligente Entscheidungen

Ein neues Forschungsprojekt namens SOLID (Synergizing Optimization and Large Language Models for Intelligent Decision‑Making) kombiniert mathematische Optimierung mit den kontextuellen Fähigkeiten großer Sprachmodelle. Durch einen iterativen Austausch zwischen Optimierungsagenten und LLM‑Agenten, der auf Dualpreisen und Abweichungspaketen basiert, werden Entscheidungen schrittweise verfeinert.

Die Autoren betonen, dass SOLID die Modulare Struktur beibehält und gleichzeitig die Privatsphäre der Daten schützt. Unter Annahme konvexer Zielfunktionen liefert das System theoretische Konvergenzgarantien und liefert gleichzeitig Einblicke in die Gestaltung von LLM‑Prompts.

In einer Fallstudie zur Aktienportfoliosteuerung wurden historische Kursdaten und Finanznachrichten als Eingaben verwendet. Die Ergebnisse zeigten, dass SOLID unter verschiedenen Szenarien konvergiert und die jährlichen Renditen im Vergleich zu einem reinen Optimierer deutlich verbessert.

Das Framework eröffnet neue Möglichkeiten für automatisierte, intelligente Entscheidungsprozesse in vielen Bereichen und demonstriert die Vorteile einer engen Zusammenarbeit zwischen Optimierung und Sprachmodellen.