OrchestraLLM: Efficient Orchestration of Language Models for Dialogue State Tracking
作者: Chia-Hsuan Lee, Hao Cheng, Mari Ostendorf
分类: cs.CL
发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-09-28)
备注: updated version (NAACL camera ready)
💡 一句话要点
提出OrchestraLLM以提高对话状态跟踪的效率与性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话状态跟踪 语言模型 计算效率 示例池 上下文相似性 模型路由 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在对话状态跟踪任务中计算成本高，且在特定上下文下性能不稳定。
- 本文提出了一种SLM/LLM路由框架，通过示例池和上下文相似性优化模型选择，提高了计算效率和任务性能。
- 实验结果表明，该框架在对话状态跟踪任务中性能显著提升，计算成本降低超过50%。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理系统中引发了革命，但其计算成本高昂。为降低成本而不牺牲性能，研究者们探索了小型语言模型（SLMs）作为更具成本效益的替代方案。基于SLMs和LLMs在结构化知识提取任务中互补的优势，本文提出了一种新颖的SLM/LLM路由框架，旨在提高计算效率并增强任务性能。首先，创建示例池以表示每个语言模型在特定上下文中提供更可靠答案的类型，利用经过微调的句子嵌入使上下文相似性接近对话状态相似性。然后，在推理过程中，检索与测试实例最相近的k个示例，并根据多数投票进行路由。在对话状态跟踪任务中，所提出的路由框架显著提升了性能，同时将计算成本降低了50%以上。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在对话状态跟踪任务中的高计算成本和性能不稳定的问题。现有方法往往依赖于单一的LLM，导致资源浪费和效率低下。
核心思路：提出的SLM/LLM路由框架通过结合小型和大型语言模型的优势，利用示例池和上下文相似性来优化模型选择，从而提高效率和性能。
技术框架：整体架构包括示例池的构建、上下文相似性计算和推理阶段。在推理过程中，首先检索与测试实例相似的k个示例，然后根据这些示例的投票结果选择合适的模型进行回答。
关键创新：该框架的创新之处在于通过示例池和上下文相似性优化模型路由，使得SLMs和LLMs的互补优势得以充分利用，显著提升了对话状态跟踪的性能。
关键设计：在示例池构建中，使用经过微调的句子嵌入来确保上下文相似性与对话状态相似性相匹配，此外，k值的选择和投票机制的设计也是关键参数，影响最终的模型选择效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的OrchestraLLM框架在对话状态跟踪任务中，相较于仅依赖LLMs的基线，性能提升显著，计算成本降低超过50%。这一成果表明该框架在实际应用中的有效性和可行性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、对话系统和人机交互等场景。通过提高对话状态跟踪的效率和准确性，可以显著提升用户体验和系统响应速度，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have revolutionized the landscape of Natural Language Processing systems, but are computationally expensive. To reduce the cost without sacrificing performance, previous studies have explored various approaches to harness the potential of Small Language Models (SLMs) as cost-effective alternatives to their larger counterparts. Driven by findings that SLMs and LLMs exhibit complementary strengths in a structured knowledge extraction task, this work presents a novel SLM/LLM routing framework designed to improve computational efficiency and enhance task performance. First, exemplar pools are created to represent the types of contexts where each LM provides a more reliable answer, leveraging a sentence embedding fine-tuned so that context similarity is close to dialogue state similarity. Then, during inference, the k-nearest exemplars to the testing instance are retrieved, and the instance is routed according to majority vote. In dialogue state tracking tasks, the proposed routing framework enhances performance substantially compared to relying solely on LLMs, while reducing the computational costs by over 50%.