AutoMix: Automatically Mixing Language Models
作者: Pranjal Aggarwal, Aman Madaan, Ankit Anand, Srividya Pranavi Potharaju, Swaroop Mishra, Pei Zhou, Aditya Gupta, Dheeraj Rajagopal, Karthik Kappaganthu, Yiming Yang, Shyam Upadhyay, Manaal Faruqui, Mausam
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-10-19 (更新: 2025-01-19)
备注: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024). The first two authors contributed equally. Work started and partly done during Aman's internship at Google. This version adds results on additional models and datasets
💡 一句话要点
提出AutoMix以优化语言模型的计算成本与性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 自我验证 POMDP 计算优化 机器学习 自然语言处理 模型选择
📋 核心要点
- 现有的语言模型在多样性上提供了选择，但在性能和计算成本的优化上存在挑战。
- AutoMix通过少量样本自我验证机制和POMDP路由器，智能选择合适的语言模型以提高效率。
- 实验表明，AutoMix在五种语言模型上表现优异，计算成本降低超过50%，性能保持竞争力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）现已由云API提供商以多种尺寸和配置形式发布。尽管这种多样性提供了广泛的选择，但有效利用这些选项以优化计算成本和性能仍然具有挑战性。本文提出了AutoMix，一种基于小型语言模型输出的近似正确性，战略性地将查询路由到更大型的语言模型。AutoMix的核心技术贡献包括：首先，它具有少量样本自我验证机制，能够在无需大量训练的情况下评估自身输出的可靠性；其次，考虑到自我验证可能存在噪声，它采用基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的路由器，根据答案的置信度有效选择适当大小的模型。实验结果表明，AutoMix在五种语言模型和五个具有挑战性的数据集上均超越了强基线，计算成本降低超过50%，而性能保持相当。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决如何有效利用多种大型语言模型以优化计算成本和性能的问题。现有方法在选择合适模型时缺乏灵活性和准确性，导致资源浪费。
核心思路：AutoMix的核心思想是通过少量样本自我验证机制评估小型模型输出的可靠性，并基于此选择更大型的模型进行查询处理，从而提高整体效率。
技术框架：AutoMix的整体架构包括两个主要模块：自我验证机制和POMDP路由器。自我验证机制负责评估输出的可靠性，而POMDP路由器则根据置信度选择合适的模型。
关键创新：AutoMix的主要创新在于其少量样本自我验证机制和基于POMDP的动态路由选择。这种设计使得模型选择更加智能化，能够适应不同的查询需求。
关键设计：在设计上，AutoMix采用了少量样本进行自我验证，避免了大量训练数据的需求。同时，POMDP路由器的设计使得模型选择过程能够实时响应输出的置信度变化，提升了整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，AutoMix在五种语言模型和五个具有挑战性的数据集上表现出色，超越了多个强基线，计算成本降低超过50%，而性能保持相当。这一结果表明，AutoMix在资源优化和性能提升方面具有显著优势。
🎯 应用场景
AutoMix的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高效处理自然语言的场景，如智能客服、内容生成和机器翻译等。通过优化计算资源的使用，AutoMix能够降低企业的运营成本，同时提升用户体验。未来，该方法还可能扩展到其他类型的模型组合与选择中，推动智能系统的发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are now available from cloud API providers in various sizes and configurations. While this diversity offers a broad spectrum of choices, effectively leveraging the options to optimize computational cost and performance remains challenging. In this work, we present Automix, an approach that strategically routes queries to larger LMs, based on the approximate correctness of outputs from a smaller LM. Central to Automix are two key technical contributions. First, it has a few-shot self-verification mechanism, which estimates the reliability of its own outputs without requiring extensive training. Second, given that self-verification can be noisy, it employs a POMDP based router that can effectively select an appropriately sized model, based on answer confidence. Experiments across five language models and five challenging datasets show that Automix consistently surpasses strong baselines, reducing computational cost by over 50% for comparable performance.