NLData2Opt 基准发布：LLM 从自然语言与数据建模优化问题
原文标题：NLData2Opt: Benchmarking Parameter Derivation and Prediction for Modeling Optimization Problems from Natural Language and Data
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现有基准依赖理想化输入，高估了 LLM 将问题描述与数据转化为优化模型的能力。作者推出 NLData2Opt，要求模型从含误导属性的数据中抽取参数、计算派生参数、并预测缺失的未来值。结果显示性能较既有基准大幅下降，说明基准分数的进步并不能直接转化为真实优化工作流中的建模准确率。
- 问题
- 现有基准用理想化输入高估 LLM 从自然语言与数据构建优化模型的能力。
- 方法
- 构建 NLData2Opt，把问题拆成描述与数据，要求模型从含误导属性的数据抽取参数、计算派生参数、预测未来值。
- 结果
- 相对既有基准性能大幅下降，未给出具体分数。
- 影响
- 提示现有基准分数不能代表真实优化工作流中的建模准确率，评估需改用带噪声数据的多阶段任务。
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