OptiMind-SFT — это специализированная модель с 20 параметрами, предназначенная для устранения разрыва между естественным языком и исполняемыми решателями оптимизации. Он автоматизирует перевод сложных задач принятия решений, таких как планирование цепочки поставок, составление графиков и распределение ресурсов, в правильные формулировки MILP. Разработчик: группа Microsoft Research, Machine Learning and Optimization (MLO) Архитектура модели: вариант архитектуры трансформатора, созданный совместными усилиями экспертов (MoE) (семейство gpt-oss). Параметры: 20 миллиардов (3,6B активировано) Входные данные: описание задачи оптимизации на естественном языке. Длина контекста: 128 000 токенов Выходные данные: математическая формулировка и исполняемый код Python с использованием GurobiPy. Графические процессоры: 8x NVIDIA B200 (обучение), 8x NVIDIA H100 (выводы/оценка) Время обучения: ~8 часов Сводка общедоступных данных: очищенные подмножества OR-Instruct и OptMATH-Train Даты: обучение в октябре 2025 г. Статус: статическая модель, обученная на очищенных общедоступных наборах данных Дата выпуска: ноябрь 2025 г. Лицензия: MIT Зависимости модели: unsloth/gpt-oss-20b-BF16 Дополнительные ресурсы: репозиторий GitHub. OptiMind-SFT лучше всего обслуживать с помощью SGLang. мы используем OpenAI-совместимый API SGLang вместе с официальным…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: microsoft
Теги: gpt_oss, optimization, operations-research, milp, gurobi, sft, conversational, en
Лайков: 97 | Загрузок: 987
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
