論文の概要: Leeroo Orchestrator: Elevating LLMs Performance Through Model Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13979v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 06:45:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 15:35:05.570820
• Title: Leeroo Orchestrator: Elevating LLMs Performance Through Model Integration
• Title（参考訳）: Leeroo Orchestrator:モデル統合によるLLMのパフォーマンス向上
• Authors: Alireza Mohammadshahi, Ali Shaikh, Majid Yazdani
• Abstract要約: 我々は,複数の訓練されたLLMの集合的知識を活用して,新しい最先端のオーケストレータを構築するアーキテクチャを提案する。 強化学習における自己プレイに触発されて、私たちは、オーケストレータのためのトレーニングデータを生成するために、クエリ生成、オーケストレーション、評価のループを作成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.106243111116404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose an architecture to harness the collective knowledge of multiple trained LLMs to create a new state-of-the-art. At the core of this framework is a LLM-based orchestrator that is adept at picking the right underlying LLM experts for optimal task execution. Inspired by self-play in reinforcement learning, we created a loop of query generation, orchestration, and evaluation to generate training data for the orchestrator. Our evaluation focused on the MMLU benchmark, employing models with 7B, 13B, and 34B parameters available on Hugging Face. The results demonstrate new state-of-the-art open-source models: Our Leeroo orchestrator achieves performance on par with the Mixtral model while incurring only two-thirds of its cost. Moreover, increasing the allowed cost surpasses Mixtral's accuracy by over 5% at the same cost level, reaching an accuracy of 75.9%. Further enhancements were observed when integrating GPT4 into the underlying model pool. The Leeroo orchestrator nearly matches GPT4's performance at half the cost and even exceeds GPT4's results with a 25% cost reduction. These findings illustrate the potential of our architecture in creating state-of-the-art and cost-effective LLMs by optimizing the synergy between multiple LLMs to achieve superior performance outcomes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のLLMの集合的知識を活用して新しい最先端技術を構築するアーキテクチャを提案する。 このフレームワークのコアはllmベースのオーケストレータで、最適なタスク実行のために適切なllm専門家を選ぶのに適しています。 強化学習における自己再生に触発されて、オーケストレータのトレーニングデータを生成するために、クエリ生成、オーケストレーション、評価のループを作成しました。 評価はmmluベンチマークに着目し,ハグ面に7b,13b,34bパラメータのモデルを用いた。 私たちのleerooオーケストレータは、コストの3分の2しか必要とせず、mixtralモデルと同等のパフォーマンスを実現しています。 さらに、許容コストの増大は、同じコストレベルでのmixtralの精度を5%以上上回り、75.9%の精度に達した。 GPT4をモデルプールに組み込む際にさらなる拡張が観察された。 LeerooオーケストレータはGPT4のパフォーマンスを半分のコストでほぼ一致し、GPT4の結果を25%のコスト削減で上回っている。 これらの結果は,複数のLLM間の相乗効果を最適化し,優れた性能を実現することにより,最先端かつコスト効率の高いLLMを構築する上でのアーキテクチャの可能性を示している。

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