TagRouter: Learning Route to LLMs through Tags for Open-Domain Text Generation Tasks

📄 arXiv: 2506.12473v1 📥 PDF

作者: Zhou Chen, Zhiqiang Wei, Yuqi Bai, Xue Xiong, Jianmin Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-14

备注: ACL 2025, 26 pages, 13 figures, 14 tables

💡 一句话要点

提出TagRouter，通过标签路由LLM，解决开放域文本生成任务中的模型选择问题。

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

关键词: 模型路由 大型语言模型 开放域文本生成 标签匹配 免训练 模型集成 成本效率

📋 核心要点

  1. 现有模型路由方法难以扩展到大规模LLM应用，且无法快速适应LLM生态系统的发展。
  2. TagRouter通过标签实现LLM路由，无需训练，优化多个LLM在开放域文本生成任务中的协同。
  3. 实验表明，TagRouter在系统接受率和成本效率方面均优于现有方法，提供了一种高效的模型集成方案。

📝 摘要（中文）

模型路由旨在将查询分配给最合适的模型，从而提高系统性能并降低成本。然而，现有的路由方法面临实际限制，阻碍了其在大规模应用中的扩展，并且难以跟上大型语言模型（LLM）生态系统的快速增长。为了应对这些挑战，我们提出了一种名为TagRouter的免训练模型路由方法，旨在优化多个LLM在开放域文本生成任务中的协同作用。实验结果表明，TagRouter优于13种基线方法，系统接受率提高了6.15%，成本降低了17.20%，实现了最佳的成本效率。我们的研究结果为LLM社区提供了一种高效且可扩展的模型集成解决方案，为用户提供了一个可进化的“超级模型”。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放域文本生成任务中，如何高效地选择合适的LLM来处理特定查询的问题。现有模型路由方法通常需要大量的训练数据和计算资源，难以扩展到大规模LLM应用，并且无法快速适应LLM生态系统的快速发展。这些方法在成本和效率上存在瓶颈。

核心思路：TagRouter的核心思路是利用标签来描述LLM的能力和查询的特征，通过标签匹配来实现LLM的路由。这种方法无需训练，可以快速适应新的LLM，并且可以根据标签的权重来调整LLM的选择策略。通过标签匹配，将查询路由到最适合处理该查询的LLM，从而提高系统性能并降低成本。

技术框架：TagRouter的整体框架包含以下几个主要模块：1) 标签生成模块：负责为LLM和查询生成标签，描述它们的能力和特征。2) 标签匹配模块：负责计算LLM和查询之间的标签匹配度。3) 路由决策模块：根据标签匹配度，选择最合适的LLM来处理查询。4) LLM执行模块：执行选定的LLM，生成文本。

关键创新：TagRouter的关键创新在于使用标签来描述LLM的能力和查询的特征，并通过标签匹配来实现LLM的路由。与现有方法相比，TagRouter无需训练，可以快速适应新的LLM，并且可以根据标签的权重来调整LLM的选择策略。这种方法更加灵活和高效。

关键设计：TagRouter的关键设计包括：1) 标签的定义和生成方法：如何选择合适的标签来描述LLM的能力和查询的特征？2) 标签匹配算法：如何计算LLM和查询之间的标签匹配度？3) 路由决策策略：如何根据标签匹配度，选择最合适的LLM来处理查询？论文中可能涉及标签权重设置、相似度计算公式等具体细节，但摘要中未明确说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TagRouter在实验中优于13种基线方法，系统接受率提高了6.15%，成本降低了17.20%。这些结果表明，TagRouter是一种高效且可扩展的模型集成解决方案，可以显著提高LLM在开放域文本生成任务中的性能。

🎯 应用场景

TagRouter可应用于各种开放域文本生成任务，例如问答系统、对话系统、文本摘要等。它可以帮助用户构建一个可进化的“超级模型”，根据不同的查询选择最合适的LLM，从而提高系统性能并降低成本。该方法尤其适用于需要快速适应新的LLM和处理大规模查询的场景。

📄 摘要（原文）

Model routing allocates queries to the suitable model, improving system performance while reducing costs. However, existing routing methods face practical limitations that hinder scalability in large-scale applications and struggle to keep up with the rapid growth of the large language model (LLM) ecosystem. To tackle these challenges, we propose TagRouter, a training-free model routing method designed to optimize the synergy among multiple LLMs for open-domain text generation tasks. Experimental results demonstrate that TagRouter outperforms 13 baseline methods, increasing the accept rate of system by 6.15% and reducing costs by 17.20%, achieving optimal cost-efficiency. Our findings provides the LLM community with an efficient and scalable solution for model ensembling, offering users an evolvable "super model."