从自然语言到仿真：应用GPT-3 Codex自动化物流系统仿真建模
人工智能
2023-04-03 v3 计算与语言
摘要
我们的工作是首次尝试将自然语言处理应用于自动化对物流至关重要的系统仿真模型的开发。我们展示了构建于微调的GPT-3 Codex（一种基于Transformer的语言模型）之上的框架，能够根据文字描述生成功能有效的排队与库存控制系统的仿真。在进行的实验中，GPT-3 Codex展现出令人信服的Python专业能力以及对领域特定词汇的理解。结果表明，在给定领域特定上下文、对过程的详细描述以及带有对应取值的变量列表的情况下，该语言模型能够生成单产品库存控制系统与单服务台排队系统的仿真。所展示的结果，连同语言模型的快速改进，为显著简化仿真模型开发背后的工作流打开了大门，这将使专家能够专注于问题的高层考量与整体思维。
引用
@article{arxiv.2202.12107,
title = {From Natural Language to Simulations: Applying GPT-3 Codex to Automate Simulation Modeling of Logistics Systems},
author = {Ilya Jackson and Maria Jesus Saenz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.12107},
year = {2023}
}