論文の概要: Routoo: Learning to Route to Large Language Models Effectively

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13979v2
• Date: Fri, 2 Aug 2024 14:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 18:23:26.724410
• Title: Routoo: Learning to Route to Large Language Models Effectively
• Title（参考訳）: Routoo: 大規模言語モデルへのルートを効果的に学ぶ
• Authors: Alireza Mohammadshahi, Arshad Rafiq Shaikh, Majid Yazdani,
• Abstract要約: Routooは、大規模な言語モデルの選択を最適化するために設計されたアーキテクチャである。 Routtooは2つの重要なコンポーネントで構成されている。 その結果,RoutooはMixtral 8x7bモデルの性能と一致し,推論コストを3分の1削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.322844087292882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developing foundational large language models (LLMs) is becoming increasingly costly and inefficient. Also, closed-source and larger open-source models generally offer better response quality but come with higher inference costs than smaller models. In this paper, we introduce Routoo, an architecture designed to optimize the selection of LLMs for specific prompts based on performance, cost, and efficiency. Routoo consists of two key components: a performance predictor and a cost-aware decoding. The performance predictor is a lightweight LLM that estimates the performance of various underlying LLMs without needing to execute and evaluate them. The cost-aware decoding then selects the most suitable model based on these predictions and other constraints like cost and latency. We evaluated Routoo using the MMLU benchmark across 57 domains employing open-source models. Our results show that Routoo matches the performance of the Mixtral 8x7b model while reducing inference costs by one-third. Additionally, by allowing increased costs, Routoo surpasses Mixtral's accuracy by over 5% at equivalent costs, achieving an accuracy of 75.9%. When integrating GPT4 into our model pool, Routoo nearly matches GPT4's performance at half the cost and exceeds it with a 25% cost reduction. These outcomes highlight Routoo's potential to create new SOTA in a cost-effective manner by leveraging the collective knowledge of multiple LLMs.
• Abstract（参考訳）: 基盤となる大規模言語モデル(LLM)の開発は、ますますコストがかかり非効率になりつつある。 また、クローズドソースおよびより大きなオープンソースモデルは、一般的により優れたレスポンス品質を提供するが、より小さなモデルよりも推論コストが高い。 本稿では,性能,コスト,効率に基づいて,特定のプロンプトに対してLLMの選択を最適化するアーキテクチャであるRoutooを紹介する。 Routooは2つの重要なコンポーネントで構成されている。 性能予測器は軽量なLCMであり、様々なLCMの性能を評価・実行することなく推定する。 コストを意識したデコーディングは、これらの予測とコストやレイテンシといった他の制約に基づいて、最も適切なモデルを選択する。 オープンソースモデルを用いた57領域にわたるMMLUベンチマークを用いて,rutooの評価を行った。 その結果,RoutooはMixtral 8x7bモデルの性能と一致し,推論コストを3分の1削減できることがわかった。 さらに、コストの増加を許すことで、RutooはMixtralの精度を5%以上上回り、75.9%の精度を達成している。 モデルプールにGPT4を組み込む場合、RutooはGPT4の性能を半分のコストでほぼ一致させ、25%のコスト削減でそれを上回ります。 これらの結果から,複数のLSMの集合的知識を活用することで,新しいSOTAを低コストで作成できる可能性が浮かび上がっている。

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