論文の概要: RouterBench: A Benchmark for Multi-LLM Routing System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12031v2
• Date: Thu, 28 Mar 2024 17:56:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 20:33:12.776830
• Title: RouterBench: A Benchmark for Multi-LLM Routing System
• Title（参考訳）: RouterBench: マルチLLMルーティングシステムのベンチマーク
• Authors: Qitian Jason Hu, Jacob Bieker, Xiuyu Li, Nan Jiang, Benjamin Keigwin, Gaurav Ranganath, Kurt Keutzer, Shriyash Kaustubh Upadhyay,
• Abstract要約: パフォーマンスとコストのバランスをとる場合、すべてのタスクやアプリケーションに最適に対処できるモデルは存在しない。 この制限により、個々のLSMの制約を克服するために、様々なモデルの強みを組み合わせたLSMルーティングシステムの開発に繋がった。 本稿では LLM ルーティングシステムの有効性を体系的に評価する新しい評価フレームワークである RouterBench を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.515453832224804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the range of applications for Large Language Models (LLMs) continues to grow, the demand for effective serving solutions becomes increasingly critical. Despite the versatility of LLMs, no single model can optimally address all tasks and applications, particularly when balancing performance with cost. This limitation has led to the development of LLM routing systems, which combine the strengths of various models to overcome the constraints of individual LLMs. Yet, the absence of a standardized benchmark for evaluating the performance of LLM routers hinders progress in this area. To bridge this gap, we present RouterBench, a novel evaluation framework designed to systematically assess the efficacy of LLM routing systems, along with a comprehensive dataset comprising over 405k inference outcomes from representative LLMs to support the development of routing strategies. We further propose a theoretical framework for LLM routing, and deliver a comparative analysis of various routing approaches through RouterBench, highlighting their potentials and limitations within our evaluation framework. This work not only formalizes and advances the development of LLM routing systems but also sets a standard for their assessment, paving the way for more accessible and economically viable LLM deployments. The code and data are available at https://github.com/withmartian/routerbench.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のアプリケーションの範囲が拡大し続けており、効果的なサービスソリューションの需要がますます重要になっている。 LLMの汎用性にもかかわらず、特にパフォーマンスとコストのバランスをとる場合、すべてのタスクやアプリケーションに最適なモデルが存在しない。 この制限により、個々のLSMの制約を克服するために、様々なモデルの強みを組み合わせたLSMルーティングシステムの開発に繋がった。 しかし,LLMルータの性能評価のための標準ベンチマークが欠如していることは,この分野の進歩を妨げている。 このギャップを埋めるため、LuterBenchは、LLMルーティングシステムの有効性を体系的に評価する新しい評価フレームワークである。 さらに, LLMルーティングの理論的枠組みを提案し, RouterBench による様々なルーティング手法の比較分析を行い, 評価フレームワークにおけるその可能性と限界を強調した。 この作業は、LLMルーティングシステムの開発を形式化し、前進させるだけでなく、その評価基準を設定し、よりアクセスしやすく、経済的に実行可能なLLMデプロイメントの道を開く。 コードとデータはhttps://github.com/withmartian/routerbench.comで公開されている。

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