chatgpt 數學建模 知乎精選 | ChatGPT與數學優化

來源：運籌or帷幄???
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ChatGPT的準確性和速度以及處理復雜任務的能力使其成為一種非常有用的工具。

作者信息：宋志剛，中國科學院大學物理學博士

一、引言

是一個由訓練的大型語言生成模型，基于最先進的技術。它可以理解和生成人類語言，因此可以完成多種文本生成任務，例如問答、對話、文本生成、內容摘要等。它的準確性和速度以及處理復雜任務的能力使其成為一種非常有用的工具。

的技術特點包括：

1）自然語言處理能力：可以理解人類語言，并生成自然和一致的文本。

2）記憶力：可以記住之前的對話內容chatgpt 數學建模，并在繼續對話時使用這些信息。

3）預測性：可以預測文本的未來內容，并且預測的內容符合語言的自然邏輯和結構。

4）多樣性：可以生成多種可能的答案，以滿足不同的需求。

二、和數學優化能夠結合嗎？

數學優化是研究優化方法、算法、技巧和理論的一門學科，致力于通過數學模型和方法提高算法的效率。如果將與數學優化結合，可以創建出具有很強語言生成能力的優化系統，它可以根據給定的數學模型和約束條件生成最優解。例如，在企業資源規劃中，可以利用數學優化模型來生成最優的生產計劃，而可以生成這些計劃的文字說明，方便人們理解和跟蹤。

此外，還可以作為數學優化模型的解釋工具。它可以根據數學模型生成的結果生成相關的解釋，使人們能夠更直觀地理解優化的結果。因此，將與數學優化相結合可以使優化結果更容易理解，并可以提高算法的效率和可讀性。

三、在數學優化的應用示例

1.輔助數學優化編程

對于數學優化從業者和相關研究人員，編程是在學習與工作中繞不開的一環，無論是建模還是求解都需要具有一定的編程能力。那么在數學優化編程方面有哪些應用可能呢？我們不妨看看自己是怎么回答的。

的訓練數據包含自然語言和來自的數十億行公共代碼。它最擅長 ，精通 、Go、Perl、PHP、Ruby、、、SQL 甚至 等十幾種語言。它特別擅長將自然語言翻譯成代碼，還支持在代碼中插入補全。

讓我們使用嘗試編寫一個簡單的TSP模型代碼：

或者在只給出問題描述的情況下，讓自己構建適合的模型：

可以看到，不僅能夠幫助編程，還能夠幫助建模，甚至能夠起到解釋器的作用，處理代碼并輸出解。能夠正確使用大部分常用程序，比如調用求解器或使用模擬退火算法，部分小眾的程序也能給予一些。由于篇幅有限，筆者這里就不再一一測試各種功能，留給大家在看完本文后嘗試練習。

2.輔助生成數學優化方案

要問的最大特點是什么，無疑是它令人驚嘆的理解和生成自然語言的能力，因此，只要我們能夠將優化問題闡述清楚，甚至只需要分析問題描述就能給出答案。對于文本量大或者難以處理的情況，也能給出簡單的思路供使用者參考。

比如，對于一個比較復雜的糖果運輸問題給出了其求解的邏輯方案：

此外，只要添加簡單的指令就能讓幫助我們構建一個數學規劃模型：

同樣的問題，我們只添加了一句話，就能構建出一個符合數學規范的線性規劃模型。的強大性能不言而喻，它就好像一個非常的人類一樣，通曉萬事萬物。無論你有什么問題，只有詢問它，也許就能得到你想要的答案。

3.的數據處理功能

數據處理對數學優化非常重要，因為數學優化是一種以數據為基礎的技術，它可以幫助我們更好地理解數據，從而更好地分析和解決問題。數據處理為數學優化提供了良好的基礎，因為它可以清晰地表達出數據的結構，并且可以提供有用的信息，以便進行數學優化。

有著如此強大的邏輯推理和語義分析能力，它能夠在數據處理中發揮哪些作用呢？讓我們再來問問它自己。

非結構化數據指的是沒有統一格式或結構的數據，它可以是文本、圖像、音頻、視頻等，在當今數據驅動的世界中起著至關重要的作用。非結構化數據占據了數據總量的80%以上，且隨著互聯網的發展而不斷增長。在處理非結構化數據上能夠發揮出非常出色的表現，借助文本分析功能，利用自然語言處理（NLP）、機器學習等技術，可以幫助理解復雜上下文中的概念，并解釋語言的歧義以提取關鍵事實和關系。

示例1 在長段文字中提取出有效數據并生成表格。

示例2 使用進行數據歸一化處理。

此外，能夠幫助數據可視化，以便更好地理解數據的性質。

四、使用教程

如此強大，如何才能使用它呢？下面筆者給出一些簡單教學，不僅限于，還有其他開發的系列模型。

首先當然是注冊問題，不提供大陸地區的服務，因此需要一些不可說的魔法手段來使用，此外需要境外的電話號碼，可以通過租用虛擬號解決，具體請百度。

接下來要如何使用？只需訪問即可使用，網頁接口非常人性化，就像你的微信聊天界面。提出問題——給予回答。有什么使用問題可以直接詢問，會給出比較詳細的回答。

當然也有其不方便的地方chatgpt 數學建模，比如無法根據需求調節參數，輸出不完整等，這就需要我們自己調用API或者使用其提供的來更好地發揮作用。

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調用API代碼示例。

使用官網提供的。

這兩種方式都能根據自己的需要選擇語言模型、設置回答長度或者控制回答的隨機性等參數。比如你更傾向于生成代碼，你可以選擇code--002模型，將最大長度調整的大一些；又或者你更想要和進行快速實時的聊天，你可以將隨機性調高chatgpt 數學建模，最大長度降低以快速處理，這一切都取決于你的需求。

當然，還遠遠達不到一個無所不能的地步，比如它的數據的處理更多局限于語言或聲音文本，對很多復雜的問題也無法給出讓人滿意的答案。但是，的橫空出世無疑是AI鄰域革命性的進步，希望不遠的未來我們也能研發出如此強大的國產AI平臺。

注：在與浙大電信學院沙威老師討論其文章《在電磁領域的能力到底有多強？》后，我和學生鄭新宇一起探索在數學優化中的應用。

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