Hybrid LLM: Cost-Efficient and Quality-Aware Query Routing
作者: Dujian Ding, Ankur Mallick, Chi Wang, Robert Sim, Subhabrata Mukherjee, Victor Ruhle, Laks V. S. Lakshmanan, Ahmed Hassan Awadallah
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-04-22
备注: Accepted to ICLR 2024 (main conference)
💡 一句话要点
提出混合推理方法以解决大模型部署成本与质量问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 混合推理 查询路由 成本优化 质量控制
📋 核心要点
- 现有的大型语言模型在性能上表现出色，但其高昂的部署成本限制了应用范围。
- 本文提出了一种混合推理方法，通过动态路由将查询分配给不同规模的模型，以优化成本与质量的平衡。
- 实验结果表明，该方法能够减少对大型模型的调用次数，最多可减少40%，同时保持响应质量不变。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在大多数自然语言处理任务中表现优异，但由于其体积庞大，部署时需要昂贵的云服务器。而较小的模型虽然可以在成本较低的边缘设备上部署，但在响应质量上往往不尽如人意。因此，本文提出了一种混合推理方法，结合了两者的优势，以节省成本并保持质量。该方法使用路由器根据预测的查询难度和所需质量水平，将查询分配给小模型或大模型。所需的质量水平可以在测试时动态调整，以根据场景需求无缝地权衡质量与成本。实验表明，该方法使我们对大模型的调用减少了多达40%，且响应质量没有下降。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在部署时的高成本与小型模型在质量上的不足。现有方法往往无法在成本与质量之间找到有效的平衡。
核心思路：提出了一种混合推理方法，通过一个路由器根据查询的难度和所需的质量水平，将查询动态分配给小模型或大模型。这种设计使得在不同场景下可以灵活调整质量与成本的权衡。
技术框架：整体架构包括一个路由器模块和两个模型（小模型与大模型）。路由器负责分析输入查询，预测其难度，并决定使用哪个模型进行处理。
关键创新：该方法的创新在于动态调整所需质量水平，允许在测试时根据实际需求灵活选择模型，从而有效减少对大模型的调用次数。
关键设计：在路由器的设计中，使用了查询难度预测算法，并设定了质量水平的调节机制。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，可能需要参考完整论文以获取更多技术细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用混合推理方法后，对大型模型的调用次数减少了多达40%，而响应质量保持不变。这一显著提升表明该方法在成本效益和质量控制方面的有效性，具有重要的实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括智能客服、在线教育、内容生成等领域。在这些领域中，能够根据实时需求动态调整模型的使用，不仅可以降低运营成本，还能提升用户体验。未来，该方法有望推动更多基于大模型的应用落地，尤其是在资源受限的环境中。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) excel in most NLP tasks but also require expensive cloud servers for deployment due to their size, while smaller models that can be deployed on lower cost (e.g., edge) devices, tend to lag behind in terms of response quality. Therefore in this work we propose a hybrid inference approach which combines their respective strengths to save cost and maintain quality. Our approach uses a router that assigns queries to the small or large model based on the predicted query difficulty and the desired quality level. The desired quality level can be tuned dynamically at test time to seamlessly trade quality for cost as per the scenario requirements. In experiments our approach allows us to make up to 40% fewer calls to the large model, with no drop in response quality.