Google DeepMind a présenté le cadre OPRO, qui utilise les grands modèles linguistiques (LLM) pour l'optimisation, en exploitant des descriptions de solutions en langage naturel. Parmi celles-ci, "respiration profonde" ("respiration profonde" en français) s'est avéré être l'invite ("prompt" en anglais) optimale, améliorant ainsi les performances du modèle.
OPRO a également démontré son potentiel dans la résolution de problèmes mathématiques, confirmant l'efficacité de l'optimisation des invites pour différentes tâches et suggérant un large éventail d'applications. Cette recherche ouvre de nouvelles perspectives sur l'utilisation des grands modèles linguistiques pour les tâches d'optimisation et revêt une importance considérable.
