論文の概要: LightRouter: Towards Efficient LLM Collaboration with Minimal Overhead
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16221v1
- Date: Thu, 22 May 2025 04:46:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.04096
- Title: LightRouter: Towards Efficient LLM Collaboration with Minimal Overhead
- Title（参考訳）: LightRouter: 最小限のオーバーヘッドによる効率的なLCMコラボレーションを目指して
- Authors: Yifan Zhang, Xinkui Zhao, Zuxin Wang, Guanjie Cheng, Yueshen Xu, Shuiguang Deng, Jianwei Yin,
- Abstract要約: Lightは、より大きなプールからLLMの小さなサブセットを体系的に選択、統合するために設計された新しいフレームワークである。
実験によると、光は広く使われているアンサンブルのベースラインと一致し、25%の精度向上を実現している。
本研究は、効率的なLCM選択のための実践的なアプローチを導入し、モデル組み合わせのための最適な戦略に関する貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.573553157421774
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid advancement of large language models has unlocked remarkable capabilities across a diverse array of natural language processing tasks. However, the considerable differences among available LLMs-in terms of cost, performance, and computational demands-pose significant challenges for users aiming to identify the most suitable model for specific tasks. In this work, we present LightRouter, a novel framework designed to systematically select and integrate a small subset of LLMs from a larger pool, with the objective of jointly optimizing both task performance and cost efficiency. LightRouter leverages an adaptive selection mechanism to identify models that require only a minimal number of boot tokens, thereby reducing costs, and further employs an effective integration strategy to combine their outputs. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that LightRouter matches or outperforms widely-used ensemble baselines, achieving up to a 25% improvement in accuracy. Compared with leading high-performing models, LightRouter achieves comparable performance while reducing inference costs by up to 27%. Importantly, our framework operates without any prior knowledge of individual models and relies exclusively on inexpensive, lightweight models. This work introduces a practical approach for efficient LLM selection and provides valuable insights into optimal strategies for model combination.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの急速な進歩により、様々な自然言語処理タスクにまたがる顕著な能力が解放された。
しかし, LLMのコスト, 性能, 計算要求の面での相違は, 特定のタスクに最も適したモデルを特定することを目的としたユーザにとって大きな課題となる。
本稿では,大規模プールからLLMの小さなサブセットを体系的に選択・統合するための新しいフレームワークであるLightRouterについて述べる。
LightRouterは適応的な選択メカニズムを活用して、最小限のブートトークンしか必要としないモデルを特定し、コストを削減し、アウトプットを結合するための効果的な統合戦略を採用する。
複数のベンチマークにわたる大規模な実験は、LightRouterが広く使用されているアンサンブルベースラインにマッチし、性能が25%向上することを示した。
主要なハイパフォーマンスモデルと比較して、LightRouterは、推論コストを最大27%削減しながら、同等のパフォーマンスを実現している。
重要なことは、我々のフレームワークは個々のモデルの事前の知識なしで動作し、安価で軽量なモデルのみに依存しています。
本研究は、効率的なLCM選択のための実践的なアプローチを導入し、モデル組み合わせのための最適な戦略に関する貴重な洞察を提供する。
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