A bi-objective $ε$-constrained framework for quality-cost optimization in language model ensembles
作者: Aditi Singla, Aditya Singh, Kanishk Kukreja
分类: cs.LG, cs.CL, cs.NE
发布日期: 2023-12-26
💡 一句话要点
提出基于双目标ε约束的框架，优化语言模型集成中的质量-成本权衡。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型集成 双目标优化 成本效益 背包问题 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有语言模型集成方法难以在保证响应质量的同时兼顾成本效益，存在优化空间。
- 论文提出一种基于双目标优化的集成框架，通过权衡质量和成本，寻找最优的LLM组合。
- 实验结果表明，该框架在保证响应质量的前提下，显著降低了集成成本，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种集成框架，该框架利用多样化的开源大型语言模型（LLM）来实现高质量的响应，同时保持成本效益。我们将质量-成本权衡建模为一个双目标优化问题，然后引入一个额外的预算约束，将问题简化为一个简单的0/1背包问题。经验证表明，我们的框架在响应质量方面优于现有的集成方法，同时显著降低了成本。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型集成中响应质量和成本之间的权衡问题。现有集成方法通常侧重于提高质量，而忽略了部署和运行成本，导致实际应用中成本过高。因此，如何在预算约束下最大化集成模型的响应质量是本文要解决的关键问题。
核心思路：论文的核心思路是将质量-成本权衡建模为一个双目标优化问题。通过同时考虑响应质量和成本，并引入预算约束，将问题转化为一个0/1背包问题，从而可以使用高效的算法找到最优的LLM组合。这种方法允许在给定的预算内最大化响应质量。
技术框架：该框架包含以下几个主要步骤：1) 选择一组多样化的开源LLM；2) 定义响应质量和成本的度量标准；3) 将质量-成本权衡建模为双目标优化问题；4) 引入预算约束，将问题转化为0/1背包问题；5) 使用标准的背包算法求解最优的LLM组合。
关键创新：该论文的关键创新在于将语言模型集成问题形式化为一个双目标优化问题，并利用预算约束将其简化为0/1背包问题。这种方法能够有效地在质量和成本之间进行权衡，找到在给定预算下的最优LLM组合。与现有方法相比，该方法更加灵活和高效。
关键设计：论文中，响应质量的度量标准可以根据具体应用场景进行选择，例如，可以使用BLEU、ROUGE等指标。成本的度量标准可以是模型的API调用费用、计算资源消耗等。预算约束则根据实际情况设定。0/1背包问题的求解可以使用动态规划等标准算法。
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在响应质量方面优于现有的集成方法，同时显著降低了成本。具体而言，在相同的预算下，该框架能够获得更高的响应质量；在保证相同响应质量的前提下，该框架能够显著降低成本。具体的性能提升幅度未知，需要参考论文原文。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高质量、低成本语言模型服务的场景，例如智能客服、机器翻译、文本摘要等。通过选择合适的LLM组合，可以在保证服务质量的同时，显著降低运营成本，提高经济效益。该方法也为未来语言模型集成研究提供了新的思路。
📄 摘要（原文）
We propose an ensembling framework that uses diverse open-sourced Large Language Models (LLMs) to achieve high response quality while maintaining cost efficiency. We formulate a bi-objective optimization problem to represent the quality-cost tradeoff and then introduce an additional budget constraint that reduces the problem to a straightforward 0/1 knapsack problem. We empirically demonstrate that our framework outperforms the existing ensembling approaches in response quality while significantly reducing costs.