Bench-CoE: a Framework for Collaboration of Experts from Benchmark

📄 arXiv: 2412.04167v1 📥 PDF

作者: Yuanshuai Wang, Xingjian Zhang, Jinkun Zhao, Siwei Wen, Peilin Feng, Shuhao Liao, Lei Huang, Wenjun Wu

分类: cs.AI

发布日期: 2024-12-05

备注: The code is available at \url{https://github.com/ZhangXJ199/Bench-CoE}

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Bench-CoE框架，利用基准评测实现专家模型协同，提升多任务性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 专家协同 多任务学习 基准评测 大型语言模型 模型路由

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型专家系统缺乏有效的任务分配机制，难以充分利用各专家模型的优势。
  2. Bench-CoE框架通过基准数据集训练路由器，实现任务到专家的智能分配，优化整体性能。
  3. 实验表明，Bench-CoE在语言和多模态任务上均优于单一模型，验证了专家协同的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）是驱动智能系统处理多项任务的关键技术。为了满足各种任务的需求，越来越多的基于LLMs的、具有不同能力的专家模型被开发出来，同时也出现了相应的基准来评估它们的性能。本文提出了Bench-CoE框架，该框架通过有效地利用基准评估来实现专家协同（CoE），从而在各种任务中获得最佳性能。Bench-CoE包括一组专家模型、一个用于将任务分配给相应专家的路由器，以及一个用于训练路由器的基准数据集。此外，我们基于该框架提出了查询级别和主题级别的方法，并分析了这两种方法的优缺点。最后，我们在一系列具有不同数据分布的语言和多模态任务上进行了实验，验证了我们提出的Bench-CoE在整体性能上优于任何单一模型。我们希望这种方法可以作为该领域进一步研究的基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效地利用现有的、针对不同任务优化的专家模型，构建一个高性能的多任务处理系统。现有方法通常依赖于单一模型或简单的模型集成，无法充分发挥各个专家模型的优势，并且缺乏根据任务特性动态选择合适专家的机制。

核心思路：论文的核心思路是利用基准评测数据来训练一个路由器，该路由器能够根据输入任务的特性，动态地选择最适合处理该任务的专家模型。通过这种方式，可以实现专家协同（Collaboration of Experts, CoE），从而在各种任务上获得最佳性能。

技术框架：Bench-CoE框架包含三个主要组成部分：1) 一组专家模型，每个模型针对特定任务或任务类型进行了优化；2) 一个路由器，用于将输入任务分配给相应的专家模型；3) 一个基准数据集，用于训练路由器。框架的整体流程是：首先，使用基准数据集训练路由器，使其能够根据任务特性选择合适的专家模型。然后，对于新的输入任务，路由器将其分配给选定的专家模型进行处理，最终输出结果。

关键创新：该论文的关键创新在于利用基准评测数据来训练任务路由器，从而实现专家模型的动态选择和协同。与传统的模型集成方法相比，Bench-CoE能够根据任务特性自适应地选择最合适的专家，从而获得更好的性能。此外，论文还提出了查询级别和主题级别两种不同的路由策略，并分析了它们的优缺点。

关键设计：论文提出了两种路由策略：查询级别和主题级别。查询级别路由直接根据输入查询的特性来选择专家，而主题级别路由则首先将查询归类到某个主题，然后根据主题选择专家。路由器的训练采用分类损失函数，目标是最大化选择正确专家的概率。具体的网络结构和参数设置在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Bench-CoE框架在语言和多模态任务上均优于任何单一模型。具体性能提升幅度在论文中未给出明确的数值，但整体性能的提升验证了专家协同的有效性。该框架为多任务学习和模型集成提供了一种新的思路，并为后续研究提供了基线。

🎯 应用场景

Bench-CoE框架可应用于各种需要多任务处理的智能系统，例如智能客服、自动驾驶、智能家居等。通过整合不同领域的专家模型，可以构建更加通用和强大的智能系统，提升用户体验和系统性能。该框架的未来发展方向包括探索更有效的路由策略、支持更多类型的专家模型，以及应用于更广泛的实际场景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are key technologies driving intelligent systems to handle multiple tasks. To meet the demands of various tasks, an increasing number of LLMs-driven experts with diverse capabilities have been developed, accompanied by corresponding benchmarks to evaluate their performance. This paper proposes the Bench-CoE framework, which enables Collaboration of Experts (CoE) by effectively leveraging benchmark evaluations to achieve optimal performance across various tasks. Bench-CoE includes a set of expert models, a router for assigning tasks to corresponding experts, and a benchmark dataset for training the router. Moreover, we formulate Query-Level and Subject-Level approaches based on our framework, and analyze the merits and drawbacks of these two approaches. Finally, we conduct a series of experiments with vary data distributions on both language and multimodal tasks to validate that our proposed Bench-CoE outperforms any single model in terms of overall performance. We hope this method serves as a baseline for further research in this area. The code is available at \url{https://github.com/ZhangXJ199/Bench-CoE}.