論文の概要: Routesplain: Towards Faithful and Intervenable Routing for Software-related Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09373v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 01:50:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.53916
• Title: Routesplain: Towards Faithful and Intervenable Routing for Software-related Tasks
• Title（参考訳）: Routesplain: ソフトウェア関連タスクの忠実でインターベンブルなルーティングを目指して
• Authors: Adam Štorek, Vikas Upadhyay, Marianne Menglin Liu, Daniel W. Peterson, Anshul Mittal, Sujeeth Bharadwaj, Fahad Shah, Dan Roth,
• Abstract要約: 本稿では,ソフトウェア関連タスクのための最初のLLMルータであるRoutesplainを紹介する。 既存のルーティングアプローチとは異なり、Routesplainはまず、各クエリから人間解釈可能な概念を抽出する。 我々は,8つのソフトウェア関連タスクにまたがる16の最先端LCM上でのRoutesplainの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.0568483095689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLMs now tackle a wide range of software-related tasks, yet we show that their performance varies markedly both across and within these tasks. Routing user queries to the appropriate LLMs can therefore help improve response quality while reducing cost. Prior work, however, has focused mainly on general-purpose LLM routing via black-box models. We introduce Routesplain, the first LLM router for software-related tasks, including multilingual code generation and repair, input/output prediction, and computer science QA. Unlike existing routing approaches, Routesplain first extracts human-interpretable concepts from each query (e.g., task, domain, reasoning complexity) and only routes based on these concepts, thereby providing intelligible, faithful rationales. We evaluate Routesplain on 16 state-of-the-art LLMs across eight software-related tasks; Routesplain outperforms individual models both in terms of accuracy and cost, and equals or surpasses all black-box baselines, with concept-level intervention highlighting avenues for further router improvements.
• Abstract（参考訳）: LLMは、今や幅広いソフトウェア関連のタスクに対処していますが、それらのタスク間のパフォーマンスは明らかに異なります。 したがって、ユーザクエリを適切なLLMにルーティングすることは、コストを削減しながら応答品質を改善するのに役立つ。 しかし、これまでは主にブラックボックスモデルによる汎用LSMルーティングに重点を置いてきた。 我々は,多言語コード生成と修復,入出力予測,コンピュータサイエンスQAなど,ソフトウェア関連タスクのための最初のLLMルータであるRoutesplainを紹介する。 既存のルーティングアプローチとは異なり、Routesplainはまず、各クエリ(例えば、タスク、ドメイン、推論の複雑さ)から人間解釈可能な概念を抽出し、これらの概念に基づいてルートのみを抽出する。 Routesplainは精度とコストの両方で個々のモデルより優れており、すべてのブラックボックスベースラインに匹敵するか上回っている。

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