微調大型語言模型預測網絡貨運平台的價格
由 彭飛陸、張平、吳軍、吳霞、毛雲生、劉濤
摘要
網絡貨運價格的形成和調整受到多種因素的影響，包括運輸成本、貨物特性以及政策法規等。這些因素的相互作用增加了通過回歸或其他機器學習模型準確預測網絡貨運價格的難度，特別是在訓練數據的數量和質量有限的情況下。本文引入大型語言模型（LLMs）來利用其內在的先驗知識預測網絡貨運價格。通過不同的數據排序方法和序列化策略構建LLMs的語料庫，並在多個基礎模型上進行測試。構建了一個少樣本數據集來測試模型在信息不足情況下的表現。使用「思維鏈」（CoT）構建展示貨運價格預測推理過程的語料庫。分別使用帶有LoRA微調和餘弦退火學習率調整的交叉熵損失，以及帶有完整微調和OneCycle學習率調整的平均絕對誤差（MAE）損失來訓練模型。實驗結果表明，LLMs比最佳對比模型更優或具有競爭力。在少樣本數據集上的測試表明，LLMs在性能上超過了大多數對比模型。這種方法為預測網絡貨運價格提供了一個新的參考。
關鍵詞：網絡貨運；價格預測；LLMs；少樣本學習；遷移學習
1. 引言
網絡貨運價格受到許多因素的影響，如距離、車輛長度、車型、貨物類型、燃料價格等。標準計費方法包括基於距離的計費、基於重量的計費、基於運輸時間的計費或混合計費。不同類型的貨物對車輛有不同的要求。例如，高鐵或低鐵卡車是根據貨物的高度選擇的，而貨車則是為了更高密封要求的貨物選擇的。此外，政策和法規通過稅收、關稅和合規要求增加運營成本，或通過貿易協定和基礎設施投資降低成本，從而影響貨運價格。這些因素的相互作用增加了網絡貨運價格預測的複雜性。
網絡貨運價格預測是一個基於各種特徵（如距離、貨物重量、交付時間等）估算貨運價格的表格數據預測問題。集成樹模型非常適合於這個問題，因為它們可以建模連續輸出變量。然而，這些模型的性能受到訓練數據質量的限制。此外，這些模型傾向於過擬合噪聲數據，且不適合小樣本。其他先進的模型也在研究中，如圖神經網絡。然而，圖神經網絡擅長處理節點和邊之間的圖結構數據，但在處理表格數據時卻表現不佳。
大型語言模型（LLMs）利用其先驗知識來解決噪聲和小樣本情況下的過擬合問題。它們還通過將表格數據轉換為文本格式來更好地處理表格數據。本文提出了一種使用預訓練LLMs在網絡貨運領域進行價格預測的方法。通過微調基礎模型，使其能夠解釋網絡貨運市場中新出現的數據模式，從而提高預測的準確性和效率。
編者評論
這篇文章探討了如何利用大型語言模型（LLMs）來預測網絡貨運價格，這是一個極具潛力的研究方向。隨著全球物流和運輸行業的發展，準確預測貨運價格對於企業的成本控制和運營效率至關重要。文章提出的方法不僅依賴於LLMs的先驗知識，還結合了數據排序和序列化策略，這為提高模型的預測準確性提供了新思路。
然而，文章中提到的少樣本學習和遷移學習的使用，讓我不禁思考，這是否意味著我們可以在數據不足的情況下依然獲得可靠的預測結果？這對於那些數據收集困難的小型企業來說，無疑是一個福音。此外，文章中提到的「思維鏈」（CoT）概念，讓我聯想到人類思維過程中的逐步推理，這是否意味著未來的人工智能模型可以更加接近人類的思維方式？
總體來說，這篇文章為網絡貨運價格預測提供了一個全新的視角，也為未來的研究指明了方向。隨著技術的進一步發展，我們可以期待這些模型在實際應用中的更多突破。
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