Error-Aware Reverse Auction Mechanism for Large Language Model Routing
作者: Haolong Chen, Zhengyuan Xin, Liang Zhang, Lei Xue, Guangxu Zhu
分类: cs.GT, cs.AI
发布日期: 2026-08-13
💡 一句话要点
提出错误感知反向拍卖机制以优化大语言模型路由
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 路由机制 反向拍卖 错误感知 鲁棒性 成本效益 市场机制
📋 核心要点
- 现有的路由方法依赖集中式任务中心进行模型性能预测，导致信息风险不匹配和可扩展性瓶颈。
- 本文提出的EA-RAM机制通过反向拍卖将预测责任转移给模型提供者，显著提高了路由的灵活性和效率。
- 实验结果显示，EA-RAM在成本和性能的权衡上优于传统集中式方法，且在提供者贡献本地信息时效果更佳。
📝 摘要（中文）
在大语言模型（LLM）路由中，将每个查询路由到成本效益高的模型至关重要。然而，大多数路由器依赖于集中式任务中心来预测模型性能，这导致信息风险不匹配和可扩展性瓶颈。本文提出了一种基于市场的路由范式，通过反向拍卖将预测责任转移给LLM提供者，提供者以自我预测的成功概率和执行成本进行竞标。为应对提供者预测和中心评估中的固有噪声，本文引入了错误感知反向拍卖机制（EA-RAM），明确建模这种双重错误。实验表明，EA-RAM在双重错误下具有鲁棒性，并在成本-性能帕累托前沿上优于集中基线，验证了其实用有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型路由中的信息风险不匹配和可扩展性瓶颈问题。现有方法依赖集中式任务中心进行模型性能预测，导致在模型池扩展时面临挑战。
核心思路：论文提出的EA-RAM机制通过反向拍卖的方式，将模型性能的预测责任转移给LLM提供者，允许他们根据自我预测的成功概率和执行成本进行竞标，从而提高了路由的灵活性和效率。
技术框架：EA-RAM的整体架构包括三个主要模块：1) 提供者自我预测模块，2) 反向拍卖机制模块，3) 中心评估模块。提供者首先进行自我评估，然后通过拍卖机制进行竞标，最后中心根据竞标结果进行模型选择。
关键创新：EA-RAM的最大创新在于引入了双重错误的概念，明确建模提供者预测和中心评估中的固有噪声。这种设计使得机制在面对不确定性时依然能够保持鲁棒性。
关键设计：在EA-RAM中，设置了提供者的成功概率和执行成本作为关键参数，并采用了贝叶斯激励相容性和个体理性等理论基础。此外，设计了明确的福利损失界限，以评估机制的有效性。实验中还考虑了不同的噪声模型，以验证机制的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EA-RAM在双重错误情况下表现出良好的鲁棒性，其成本-性能帕累托前沿优于传统集中式基线，且在提供者贡献本地信息时，性能提升幅度更为显著，验证了其实际有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、在线教育和自动化内容生成等场景。通过优化大语言模型的路由，可以显著降低成本并提升服务质量，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Routing each query to a cost-effective large language model (LLM) is critical for balancing quality and cost, yet most routers rely on a centralized task center to predict model performance, creating an information-risk mismatch and a scalability bottleneck as the model pool grows. We propose a market-based routing paradigm that shifts ex-ante prediction to LLM providers via a reverse auction, where providers bid with self-predicted success probabilities and execution costs. To account for inherently noisy provider predictions and center evaluations, we introduce the \textit{\textbf{E}rror-\textbf{A}ware \textbf{R}everse \textbf{A}uction \textbf{M}echanism} (EA-RAM), which explicitly models this inherent Dual Error. We prove that EA-RAM is Bayesian incentive compatible and individually rational under the Dual Error, establish sufficient conditions for center rationality, and derive an explicit welfare-loss bound. We further identify robustness effects: opposite-signed errors can cancel, vanishing-tail link functions (e.g., logistic) stabilize clear-cut cases via saturation, and extra noise smooths belief maps, reducing the gains from marginal manipulation. Experiments on simulations and real-world benchmarks show that EA-RAM is robust to the Dual Error and achieves a better cost--performance Pareto frontier than centralized baselines, with additional gains when providers contribute local information, validating its practical effectiveness.