論文の概要: Active Model Selection for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09418v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 14:20:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:49.204534
• Title: Active Model Selection for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのアクティブモデル選択
• Authors: Yavuz Durmazkeser, Patrik Okanovic, Andreas Kirsch, Torsten Hoefler, Nezihe Merve Gürel,
• Abstract要約: LLM SELECTORはLarge Language Models (LLM) のアクティブモデル選択のための最初のフレームワークである。 特に、任意のタスクに対して、LLM SELECTORは、タスクの最良のモデルについて最も有益なアノテートのための小さなクエリセットを適応的に選択する。 LLM SELECTORは、タスクに最適な最寄りのLCMを選択すると、アノテーションコストを最大59.62%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.985244406763258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce LLM SELECTOR, the first framework for active model selection of Large Language Models (LLMs). Unlike prior evaluation and benchmarking approaches that rely on fully annotated datasets, LLM SELECTOR efficiently identifies the best LLM with limited annotations. In particular, for any given task, LLM SELECTOR adaptively selects a small set of queries to annotate that are most informative about the best model for the task. To further reduce annotation cost, we leverage a judge-based oracle annotation model. Through extensive experiments on 6 benchmarks with 151 LLMs, we show that LLM SELECTOR reduces annotation costs by up to 59.62% when selecting the best and near-best LLM for the task.
• Abstract（参考訳）: LLM SELECTORは,Large Language Models (LLM) のアクティブモデル選択のための最初のフレームワークである。 完全にアノテートされたデータセットに依存する事前評価やベンチマークのアプローチとは異なり、LLM SELECTORは制限されたアノテーションで最高のLLMを効率的に識別する。 特に、任意のタスクに対して、LLM SELECTORは、タスクの最良のモデルについて最も有益なアノテートのための小さなクエリセットを適応的に選択する。 アノテーションのコストをさらに削減するために、判断に基づくオラクルアノテーションモデルを利用する。 LLM SELECTORは151 LLMの6つのベンチマークで広範な実験を行い、タスクに最適な最寄りのLSMを選択すると、アノテーションコストを最大59.62%削減することを示した。

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