論文の概要: MetaLLM: A High-performant and Cost-efficient Dynamic Framework for Wrapping LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10834v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 15:45:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 14:30:11.758987
• Title: MetaLLM: A High-performant and Cost-efficient Dynamic Framework for Wrapping LLMs
• Title（参考訳）: MetaLLM: LLMの高性能で費用対効果の高い動的フレームワーク
• Authors: Quang H. Nguyen, Duy C. Hoang, Juliette Decugis, Saurav Manchanda, Nitesh V. Chawla, Khoa D. Doan,
• Abstract要約: 分類タスクに最適な大言語モデル(LLM)に各クエリを動的にルーティングするフレームワークであるMetaLLMを紹介する。 多武装バンディットとして選択問題をフレーミングすることで、MetaLLMは不確実性の下で予測精度とコスト効率のバランスをとる。 LLMプラットフォーム上で実施した本実験では,メタLLMの有効性を実世界のシナリオで示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.689490112983677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid progress in machine learning (ML) has brought forth many large language models (LLMs) that excel in various tasks and areas. These LLMs come with different abilities and costs in terms of computation or pricing. Since the demand for each query can vary, e.g., because of the queried domain or its complexity, defaulting to one LLM in an application is not usually the best choice, whether it is the biggest, priciest, or even the one with the best average test performance. Consequently, picking the right LLM that is both accurate and cost-effective for an application remains a challenge. In this paper, we introduce MetaLLM, a framework that dynamically and intelligently routes each query to the optimal LLM (among several available LLMs) for classification tasks, achieving significantly improved accuracy and cost-effectiveness. By framing the selection problem as a multi-armed bandit, MetaLLM balances prediction accuracy and cost efficiency under uncertainty. Our experiments, conducted on popular LLM platforms such as OpenAI's GPT models, Amazon's Titan, Anthropic's Claude, and Meta's LLaMa, showcase MetaLLM's efficacy in real-world scenarios, laying the groundwork for future extensions beyond classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の急速な進歩は、様々なタスクや領域に優れた多くの大きな言語モデル(LLM)を生み出した。 これらのLCMには、計算能力や価格の面で異なる能力とコストが備わっている。 クエリの要求は、例えば、クエリされたドメインまたはその複雑さのため、アプリケーション内の1つのLCMへのデフォルトは、最も大きく、最も実用的で、最も平均的なテストパフォーマンスを持つものであっても、通常はベストチョイスではない。 したがって、アプリケーションに対して正確かつコスト効率のよい適切なLLMを選択することは、依然として課題です。 本稿では,各問合せを最適LLMに動的かつインテリジェントにルーティングし,精度とコスト効率を大幅に向上させるMetaLLMを提案する。 多武装バンディットとして選択問題をフレーミングすることで、MetaLLMは不確実性の下で予測精度とコスト効率のバランスをとる。 我々の実験は、OpenAIのGPTモデル、AmazonのTitan、AnthropicのClaude、MetaのLLaMaといった人気のあるLLMプラットフォーム上で実施され、現実世界のシナリオにおけるMetaLLMの有効性を示し、分類タスクを超えて将来の拡張の土台を築きました。

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