論文の概要: SelectLLM: Query-Aware Efficient Selection Algorithm for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08545v2
• Date: Mon, 30 Dec 2024 05:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:01:29.165868
• Title: SelectLLM: Query-Aware Efficient Selection Algorithm for Large Language Models
• Title（参考訳）: SelectLLM:大規模言語モデルに対するクエリ対応効率的な選択アルゴリズム
• Authors: Kaushal Kumar Maurya, KV Aditya Srivatsa, Ekaterina Kochmar,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで顕著なパフォーマンスのために広く採用されている。 これらの個々のLCMは、固有のトレーニングバイアス、モデルサイズ制約、トレーニング前のデータセットの品質や多様性による、複雑なタスクの一般化とパフォーマンスの制限を示す。 本稿では,入力クエリをLLMの最も適切なサブセットに効率的に誘導するSelectLLMを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.558834738072363
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have seen widespread adoption due to their remarkable performance across various applications, driving the accelerated development of a large number of diverse LLMs. However, these individual LLMs show limitations in generalization and performance on complex tasks due to inherent training biases, model size constraints, and the quality or diversity of pre-training datasets. A promising direction is to efficiently harness the diverse capabilities of LLMs to overcome these individual limitations. To address these limitations, we introduce a novel LLM selection algorithm called SelectLLM, which efficiently directs input queries to the most suitable subset of LLMs from a large pool, ensuring that the selected models collectively provide accurate responses. SelectLLM employs a multi-label classifier and policy based on the classifier's predictions and confidence scores in selecting an optimal, query-aware, and lightweight subset of LLMs. Our findings indicate that the proposed model outperforms existing ensemble-based baselines and achieves competitive performance with similarly sized top-performing LLMs while maintaining efficiency. Specifically, it achieves a huge reduction in inference latency on two challenging reasoning benchmarks: 13% on GSM8K and 70% on MMLU, compared to the top-performing baselines. Also, we establish a theoretical upper bound by an oracle with LLMs and explore in-depth linguistic analysis to understand the performance gap between Oracle and SelectLLM.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションにまたがる顕著な性能のために広く採用されており、多種多様なLLMの開発を加速させている。 しかしながら、これらの個々のLLMは、固有のトレーニングバイアス、モデルサイズ制約、事前学習データセットの品質や多様性による複雑なタスクの一般化とパフォーマンスの制限を示す。 有望な方向性は、これらの個々の制限を克服するために、LLMの多様な能力を効率的に活用することである。 これらの制約に対処するため、我々はSelectLLMと呼ばれる新しいLLM選択アルゴリズムを導入し、大きなプールから最も適切なLLMサブセットに入力クエリを効率よく誘導し、選択したモデルが正確な応答を確実にする。 SelectLLMは、LLMの最適でクエリ対応で軽量なサブセットを選択する際に、分類器の予測と信頼性スコアに基づいて、マルチラベル分類器とポリシーを使用する。 提案手法は,既存のアンサンブルベースベースラインよりも優れており,効率を保ちながら,同様の大きさの最高性能LLMとの競合性能を実現する。 具体的には、GSM8Kで13%、MMLUで70%という、2つの困難な推論ベンチマークにおいて、トップパフォーマンスのベースラインと比較して、推論遅延の大幅な削減を実現している。 また、LLMを用いたオラクルによる理論上界を確立し、OracleとSelectLLMのパフォーマンスギャップを理解するために、詳細な言語分析を探索する。

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