論文の概要: CUPID in the Model Zoo: Online Matchmaking for Selecting Your Dream LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00846v1
• Date: Sat, 30 May 2026 18:47:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.88475
• Title: CUPID in the Model Zoo: Online Matchmaking for Selecting Your Dream LLM
• Title（参考訳）: CUPID in the Model Zoo:Selecting Your Dream LLM for Selecting Your Dream LLM
• Abstract要約: 本稿では,並列帯域アルゴリズムが反復的にLLMのペアを選択する,対話効率のよいアクティブラーニングフレームワークを提案する。 我々は,本モデルがユーザに対して低コストで,適切に整合したLCMを効率的にマッチングできることを実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.154957475794612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Users increasingly face the challenge of selecting an appropriate LLM for a given task from a rapidly growing pool of LLMs, each with distinct but often opaque latent properties. Compounding this challenge, users may lack the vocabulary or awareness to explicitly articulate the characteristics they value in an LLM's responses or deployment. We propose an interaction-efficient active learning framework in which a dueling bandit algorithm iteratively selects pairs of LLMs, collects user feedback about their responses, and updates its belief about the user's latent preferences. We introduce a novel belief-aware upper confidence bound strategy that balances exploration of the model pool with exploitation of inferred preferences, enabling efficient alignment between user needs and LLM capabilities under user-specified cost and time budgets. Through diverse experiments on LLMs and human studies, we experimentally verify that our model can efficiently match well-aligned LLMs to users at a lower cost.
• Abstract（参考訳）: ユーザは、急速に成長するLSMのプールから、特定のタスクに対して適切なLSMを選択するという課題に直面している。 この課題を複雑にすれば、LLMの応答やデプロイメントにおいて、価値ある特性を明確に明示する語彙や認識が欠如する可能性がある。 本稿では,対話効率の高いアクティブ・ラーニング・フレームワークを提案する。このフレームワークでは,デュエル・バンディット・アルゴリズムが反復的にLLMのペアを選択し,ユーザの反応に対するフィードバックを収集し,ユーザの潜在的嗜好に対する信念を更新する。 提案手法では,モデルプールの探索と推定された選好の活用を両立させ,ユーザ要求とLCM機能との効率的な整合性を実現する。 LLMの多種多様な実験と人的研究を通じて、我々のモデルは、より低コストで、適切に整合したLCMをユーザに提供することができることを実験的に検証した。

関連論文リスト

• One Model for All: Multi-Objective Controllable Language Models [65.4626816393381]
  我々は、優先条件付きポリシーネットワークとして単一の言語モデルをトレーニングするために、MOC(Multi-Objective Control)を導入する。 提案手法では,マルチオブジェクト最適化(MOO)の原則をRLHFに導入し,LLMを優先条件付きポリシネットワークとしてトレーニングする。 大規模な実験は、3つの面において基線よりもMOCの利点を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-06T07:48:32Z)
• User Feedback Alignment for LLM-powered Exploration in Large-scale Recommendation Systems [26.652050105571206]
  大規模なレコメンデーションシステムでは,ユーザエクスペリエンスを,確立された嗜好を超えて拡張する行為であるExplorationが課題となっている。 本稿では,階層型計画とLLM推論時間スケーリングを組み合わせた新しい手法を提案する。 ユーザ満足度(ウォッチアクティビティとアクティブユーザ数で測定)と探索多様性の両面で有意な向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T21:44:12Z)
• Bayesian Teaching Enables Probabilistic Reasoning in Large Language Models [54.38054999271322]
  我々は,大規模言語モデル (LLM) がベイジアンフレームワークから期待されているように,彼らの信念を更新しないことを示す。 我々は、標準ベイズモデルの予測を模倣するように訓練することで、ベイズ的方法による推論をLLMに教える。 より一般的には,LLMは実例から推論スキルを効果的に学習し,それらのスキルを新しいドメインに一般化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-21T20:13:04Z)
• LLM-Lasso: A Robust Framework for Domain-Informed Feature Selection and Regularization [59.75242204923353]
  LLM-Lassoは大規模言語モデル(LLM)を利用してラッソ回帰における特徴選択を導くフレームワークである。 LLMは各特徴に対してペナルティ因子を生成し、単純でチューニング可能なモデルを用いてラスソペナルティの重みに変換される。 LLMによりより関連づけられた特徴は、より低い罰を受け、最終モデルに保持される可能性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-15T02:55:22Z)
• LLM-Powered Preference Elicitation in Combinatorial Assignment [17.367432304040662]
  提案手法は,大規模言語モデル(LLM)を人為的プロキシとして活用し,課題における選好選択(PE)を簡素化するものである。 本稿では,SOTA ML を用いた嗜好推論方式と併用して動作する LLM プロキシのフレームワークを提案する。 コース割当て領域における人間の問合せに対するLLMプロキシの有効性を実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T17:12:20Z)
• LLM Bandit: Cost-Efficient LLM Generation via Preference-Conditioned Dynamic Routing [3.090041654375235]
  本稿では, LLM選択過程を多武装バンディット問題として定式化する新しい枠組みを提案する。 提案手法は好み条件付き動的ルーティング機構を組み込んでおり、ユーザーは推論時に好みを指定できる。 提案手法は,LLMプラットフォーム間での精度とコスト効率の両立を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T22:09:43Z)
• SelectLLM: Query-Aware Efficient Selection Algorithm for Large Language Models [8.558834738072363]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションにまたがる顕著な性能のために広く採用されている。 これらの個々のLCMは、固有のトレーニングバイアス、モデルサイズ制約、トレーニング前のデータセットの品質や多様性による、複雑なタスクの一般化とパフォーマンスの制限を示す。 本稿では,入力クエリをLLMの最も適切なサブセットに効率的に誘導するSelectLLMを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T06:11:21Z)
• CLAMBER: A Benchmark of Identifying and Clarifying Ambiguous Information Needs in Large Language Models [60.59638232596912]
  大規模言語モデル(LLM)を評価するベンチマークであるCLAMBERを紹介する。 分類を基盤として12Kの高品質なデータを構築し, 市販のLCMの強度, 弱点, 潜在的なリスクを評価する。 本研究は, あいまいなユーザクエリの特定と明確化において, 現在のLCMの実用性に限界があることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:34:01Z)
• Efficient and Responsible Adaptation of Large Language Models for Robust Top-k Recommendations [11.004673022505566]
  何百万というユーザの長いクエリは、大規模言語モデルのパフォーマンスを低下させ、推奨することができる。 本稿では,大規模言語モデルと従来のレコメンデーションシステムの両方の機能を利用するハイブリッドタスク割り当てフレームワークを提案する。 実世界の3つのデータセットによる結果から,弱い利用者の減少と,サブ人口に対するRSのロバスト性の向上が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T19:11:47Z)
• Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing [56.75702900542643]
  大規模言語モデルの自己改善のためのAlphaLLMを紹介する。 モンテカルロ木探索(MCTS)とLLMを統合し、自己改善ループを確立する。 実験の結果,AlphaLLM は付加アノテーションを使わずに LLM の性能を大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:21:34Z)
• User-LLM: Efficient LLM Contextualization with User Embeddings [23.226164112909643]
  User-LLMは、ユーザ埋め込みを利用して、大きな言語モデルとユーザ履歴の相互作用を直接コンテキスト化する新しいフレームワークである。 提案手法では,ユーザタイムラインを直接埋め込みとして表現することで,最大78.1倍の高速化を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:03:27Z)
• Enabling Intelligent Interactions between an Agent and an LLM: A Reinforcement Learning Approach [31.6589518077397]
  大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストデータセットから得られた膨大な量の世界の知識を符号化する。 LLMは、高レベルな命令を提供することで、複雑なシーケンシャルな意思決定タスクを解決するための実施エージェントを支援することができる。 本研究では,高レベルの命令に対してLLMを問合せする必要がある場合に学習する強化学習ベースのアプローチである When2Ask を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T11:49:09Z)
• On Learning to Summarize with Large Language Models as References [101.79795027550959]
  大型言語モデル (LLM) は、一般的な要約データセットにおける元の参照要約よりも人間のアノテーションに好まれる。 より小さなテキスト要約モデルに対するLLM-as-reference学習設定について検討し,その性能が大幅に向上するかどうかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:56:04Z)
• Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automated Feedback [127.75419038610455]
  大規模言語モデル(LLM)は、ダウンストリームタスクの多くに対して、人間のような、流動的な応答を生成することができる。 本稿では,プラグ・アンド・プレイモジュールのセットでブラックボックスのLSMを増強するLSM-Augmenterシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T18:48:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。