論文の概要: LLM Bandit: Cost-Efficient LLM Generation via Preference-Conditioned Dynamic Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02743v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 22:09:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:27:06.543419
• Title: LLM Bandit: Cost-Efficient LLM Generation via Preference-Conditioned Dynamic Routing
• Title（参考訳）: LLMバンド: 優先条件動的ルーティングによるコスト効率の良いLCM生成
• Authors: Yang Li,
• Abstract要約: 本稿では, LLM選択過程を多武装バンディット問題として定式化する新しい枠組みを提案する。 提案手法は好み条件付き動的ルーティング機構を組み込んでおり、ユーザーは推論時に好みを指定できる。 提案手法は,LLMプラットフォーム間での精度とコスト効率の両立を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.090041654375235
• License:
• Abstract: The rapid advancement in large language models (LLMs) has brought forth a diverse range of models with varying capabilities that excel in different tasks and domains. However, selecting the optimal LLM for user queries often involves a challenging trade-off between accuracy and cost, a problem exacerbated by the diverse demands of individual queries. In this work, we present a novel framework that formulates the LLM selection process as a multi-armed bandit problem, enabling dynamic and intelligent routing of queries to the most appropriate model. Our approach incorporates a preference-conditioned dynamic routing mechanism, allowing users to specify their preferences at inference time, thereby offering a customizable balance between performance and cost. Additionally, our selection policy is designed to generalize to unseen LLMs, ensuring adaptability to new models as they emerge. Experimental results demonstrate that our method achieves significant improvements in both accuracy and cost-effectiveness across various LLM platforms, showcasing the potential of our framework to adaptively optimize LLM selection in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、様々なタスクやドメインに優れた様々な機能を持つ多様なモデルを生み出した。 しかし、ユーザクエリに最適なLSMを選択するには、個々のクエリの多様な要求によって悪化する問題である、正確性とコストのトレードオフが困難な場合が多い。 本研究では,LLM選択過程をマルチアームバンディット問題として定式化し,クエリを最適なモデルに動的かつインテリジェントにルーティングする手法を提案する。 提案手法では,設定条件の動的ルーティング機構を導入し,ユーザが推論時に好みを指定できるようにし,性能とコストのバランスをカスタマイズできる。 さらに、我々の選択ポリシーは、未知のLCMに一般化し、新しいモデルが出現するにつれて適応性を確保するように設計されている。 実験により,本手法は様々なLLMプラットフォーム上での精度とコスト効率の両面での大幅な向上を実現し,実世界のシナリオにおけるLLM選択を適応的に最適化するフレームワークの可能性を示した。

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