論文の概要: DynaGraph: Lightweight Multi-Model Interaction Framework via Dynamic Topological Reconfiguration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29511v1
- Date: Thu, 28 May 2026 07:33:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.952118
- Title: DynaGraph: Lightweight Multi-Model Interaction Framework via Dynamic Topological Reconfiguration
- Title（参考訳）: DynaGraph:動的トポロジカル再構成による軽量マルチモデルインタラクションフレームワーク
- Authors: Yanxing Guo, Zihao Zheng, Fangzhou Wu, Ling Liang, Lin Bao, Zongwei Wang, Yimao Cai,
- Abstract要約: DynaGraphは、動的トポロジ的再構成によって駆動される軽量なマルチモデルフレームワークである。
タイムディビジョンのPEFTアダプタを共有ベースモデルに倍増し、完全なシステムトレーニングとデプロイメントを可能にする。
制限のない動的アーキテクチャと比較してレイテンシを最大68.1%削減し、トークン消費を68.6%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0972889296550825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tackling complex reasoning tasks typically relies on massive monolithic LLMs, which suffer from severe computational redundancy. While task decomposition through structured pipelines or multi-agent collaborations offers an alternative, these approaches inevitably fall into a critical dilemma: predefined static topologies are highly vulnerable to cascading errors, whereas unconstrained dynamic agents suffer from trajectory divergence and unpredictable memory bloat. To address this, we present DynaGraph, a lightweight multi-model framework driven by dynamic topological reconfiguration. At the execution level, DynaGraph multiplexes time-division PEFT adapters over a shared base model, enabling both full system training and inference deployment on a single consumer-grade GPU. At the routing level, the Evaluator continuously monitors execution confidence to trigger hierarchical self-healing: Fine-grained Patching for localized data gaps and Subgraph Reconstruction for severe logical ruptures. Experiments on StrategyQA, MATH, and FinQA demonstrate our 8B model closely approximates the reasoning capabilities of a 72B monolithic model (e.g., 87.6% on StrategyQA, 82.7% on MATH). Furthermore, it reduces latency by up to 68.1% and token consumption by 68.6% compared to unconstrained dynamic architectures.
- Abstract（参考訳）: 複雑な推論タスクに取り組むには、計算の冗長性に悩まされる巨大なモノリシックLLMに依存するのが一般的である。
構造化パイプラインやマルチエージェントのコラボレーションによるタスクの分解は代替手段を提供するが、これらのアプローチは必然的に重要なジレンマに陥る。
そこで我々は,動的トポロジ的再構成によって駆動される軽量なマルチモデルフレームワークDynaGraphを提案する。
実行レベルでは、DynaGraphは、共有ベースモデル上でタイムディビジョンPEFTアダプタを多重化することにより、単一のコンシューマグレードGPU上でのシステムトレーニングと推論デプロイメントの両方を可能にする。
ルーティングレベルでは、Evaluatorは実行の信頼性を継続的に監視し、階層的な自己修復をトリガーする。
StrategyQA、MATH、FinQAの実験では、我々の8Bモデルは72Bのモノリシックモデル(StrategyQAでは87.6%、MATHでは82.7%)の推論能力をよく近似している。
さらに、制限のない動的アーキテクチャと比較してレイテンシを最大68.1%削減し、トークン消費を68.6%削減する。
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