論文の概要: Learning to Route LLMs from Bandit Feedback: One Policy, Many Trade-offs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07429v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 18:24:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.661498
• Title: Learning to Route LLMs from Bandit Feedback: One Policy, Many Trade-offs
• Title（参考訳）: LLMをバンドフィードバックから学習する - ひとつの方針と多くのトレードオフ
• Authors: Wang Wei, Tiankai Yang, Hongjie Chen, Yue Zhao, Franck Dernoncourt, Ryan A. Rossi, Hoda Eldardiry,
• Abstract要約: BaRPはBandit Routing-feedback with Preferencesアプローチであり、デプロイと同じ部分フィードバック制限の下でトレーニングされる。 提案手法は,学習中のオンラインフィードバック設定をシミュレートし,新たなプロンプトに適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.2486294522259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient use of large language models (LLMs) is critical for deployment at scale: without adaptive routing, systems either overpay for strong models or risk poor performance from weaker ones. Selecting the right LLM for each query is fundamentally an online decision problem: models differ in strengths, prices fluctuate, and users value accuracy and cost differently. Yet most routers are trained offline with labels for all candidate models, an assumption that breaks in deployment, where only the outcome of the chosen model is observed. We bridge this gap with BaRP, a Bandit-feedback Routing with Preferences approach that trains under the same partial-feedback restriction as deployment, while supporting preference-tunable inference: operators can dial the performance/cost trade-off at test time without retraining. Framed as a contextual bandit over prompt features and a user preference vector, our method simulates an online feedback setting during training and adapts its routing decisions to each new prompt, rather than depending on full-information offline supervision. Comprehensive experiments show that our method consistently outperforms strong offline routers by at least 12.46% and the largest LLM by at least 2.45%, and generalizes robustly for unseen tasks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の効率的な使用は、適応的なルーティングがなければ、システムは強力なモデルに過払いするか、弱いものからパフォーマンスが低下するリスクを負う。 各クエリに対して適切なLSMを選択することは、基本的にオンライン上の決定問題である。 しかし、ほとんどのルータは、すべての候補モデルのラベルでオフラインでトレーニングされている。 このギャップをBandit-feedback Routing with PreferencesアプローチであるBaRPで橋渡しし、デプロイと同じ部分フィードバック制限の下でトレーニングすると同時に、設定変更可能な推論をサポートする。 提案手法は,学習中のオンラインフィードバック設定をシミュレートし,各プロンプトにルーティング決定を適応させる。 総合的な実験により、我々の手法は、強いオフラインルータを少なくとも12.46%、最大のLLMを少なくとも2.45%上回る性能を示し、目に見えないタスクに対して頑健に一般化する。

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