TL;DR LLMが自然言語の最適化問題を数式・コードに変換する際に起きる「幻覚」を、生成後に安全に直すフレームワークが登場しました。精度を最大20ポイント改善しつつ、正しかった部分を壊す「後退」は1%以下に抑えています。 タイトル: Fix What's Wrong, Keep What's Right: Hallucination Repair for LLM-Based Optimization Modeling URL: ポイント 🔍 問題文⇄数式⇄コード⇄データを5方向からチェックして、どこがなぜ間違っているかを特定します ✂️ 直す範囲を「コードだけ」「モデルの一部だけ」「全体の再構築」の3段階から証拠に基づき最小限に絞ります 📜 24種類の「修復カード」が、書き換えてよい箇所・守るべき箇所・合格基準を契約として明文化します ✅ 修復後は実行テストと監査に両方合格しないと採用せず、失敗時は元の成果物をそのまま残します 📊 6つのベンチマークと複数の生成モデルで検証し、精度を6.3〜20.1ポイント改善、後退率は最大1.0%に抑制しました 🧩 診断の仕組みを外すと救済率が24.5ポイントも落ちることが確認され、各仕組みの効果が裏付けられています 生成するだけでなく「直す」工程を体系化した発想が実務的で、最適化以外のコード生成や構造化出力にも応用できそうです。 #LLM# #最適化モデリング#