KiC: Keyword-inspired Cascade for Cost-Efficient Text Generation with LLMs

📄 arXiv: 2507.13666v1 📥 PDF

作者: Woo-Chan Kim, Ji-Hoon Park, Seong-Whan Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-18

💡 一句话要点

KiC：关键词驱动的级联方法，用于大语言模型低成本文本生成

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

关键词: 大语言模型 文本生成 成本优化 级联方法 关键词驱动

📋 核心要点

  1. 现有级联方法在自由文本生成中依赖精确匹配，难以选择代表性响应并评估输出可靠性，导致成本效益受限。
  2. KiC通过关键词驱动，评估弱模型生成结果与代表性答案的语义对齐程度，从而决定是否升级到更强的模型。
  3. 实验表明，KiC在保持较高准确率（GPT-4的97.53%）的同时，显著降低了API成本（平均28.81%），并在某些情况下超越GPT-4。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出最先进的性能。然而，高性能模型通常只能通过API访问，从而产生巨大的推理成本。级联方法通过首先使用更便宜的模型，仅在必要时升级到更强的模型来解决这个问题。然而，现有的级联方法依赖于精确的文本匹配，难以选择可靠的代表性响应并评估自由形式输出的整体可靠性。为了克服这些限制，我们提出了一种新颖的关键词驱动级联（KiC）框架，用于经济高效的自由形式文本生成。KiC识别来自较弱模型的多个输出中最具代表性的答案，并评估其他响应与它的语义对齐程度。基于对齐程度，KiC确定是接受较弱模型的输出还是升级到更强的模型。在三个自由形式文本生成基准上的实验表明，KiC实现了GPT-4 97.53%的准确率，同时平均降低了28.81%的API成本，甚至在特定基准上优于GPT-4。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型API调用成本高昂的问题，尤其是在自由文本生成任务中。现有的级联方法虽然尝试降低成本，但依赖于精确文本匹配，无法有效评估生成文本的质量和可靠性，导致无法充分利用低成本模型，或者错误地信任低质量的生成结果。

核心思路：KiC的核心思路是利用关键词来评估弱模型的生成结果与代表性答案之间的语义对齐程度。通过识别弱模型生成结果中的关键信息，并将其与代表性答案进行比较，可以更准确地判断弱模型生成结果的质量，从而决定是否需要升级到更强大的模型。这种方法避免了对精确匹配的依赖，提高了级联方法的鲁棒性和效率。

技术框架：KiC框架主要包含以下几个阶段：1) 弱模型生成：使用低成本的弱模型生成多个候选答案。2) 代表性答案选择：从多个候选答案中选择一个最具代表性的答案，作为后续语义对齐的基准。3) 关键词提取：从代表性答案中提取关键词，用于评估其他候选答案的语义完整性。4) 语义对齐评估：计算其他候选答案与代表性答案之间的语义对齐程度，例如通过计算关键词的覆盖率或使用语义相似度模型。5) 决策：根据语义对齐程度，决定是否接受弱模型的输出，或者升级到更强大的模型。

关键创新：KiC的关键创新在于使用关键词驱动的语义对齐方法来评估弱模型的生成结果。与现有的依赖精确匹配的方法相比，KiC能够更准确地评估生成文本的质量和可靠性，从而更有效地利用低成本模型，降低API调用成本。此外，KiC还提出了一种选择代表性答案的方法，进一步提高了级联方法的性能。

关键设计：KiC的关键设计包括：1) 代表性答案的选择策略，例如选择与其他候选答案语义相似度最高的答案。2) 关键词提取方法，例如使用TF-IDF或基于语言模型的关键词提取方法。3) 语义对齐评估方法，例如计算关键词的覆盖率或使用预训练的语义相似度模型。4) 决策阈值的设置，用于判断是否接受弱模型的输出。这些参数和方法需要根据具体的任务和数据集进行调整和优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，KiC在三个自由形式文本生成基准上取得了显著的成果。KiC实现了GPT-4 97.53%的准确率，同时平均降低了28.81%的API成本。更令人惊讶的是，在某些特定基准上，KiC甚至超越了GPT-4的性能，证明了其在成本效益和性能方面的优越性。

🎯 应用场景

KiC可应用于各种需要低成本文本生成的场景，例如：智能客服、内容创作、机器翻译等。通过降低大语言模型的API调用成本，KiC使得更多用户能够负担得起使用高性能语言模型，从而推动人工智能技术的普及和应用。未来，KiC可以进一步扩展到其他模态，例如图像和音频，实现更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated state-of-the-art performance across a wide range of natural language processing tasks. However, high-performing models are typically accessible only via APIs, incurring substantial inference costs. Cascade methods address this by initially employing a cheaper model and escalating to a stronger one only when necessary. Nevertheless, existing cascade approaches struggle to select a reliable representative response and assess the overall reliability of free-form outputs, as they rely on exact text matching. To overcome these limitations, we propose Keyword-inspired Cascade (KiC), a novel framework for cost-efficient free-form text generation. KiC identifies the most representative answer among multiple outputs from a weaker model and evaluates the semantic alignment of other responses with it. Based on the degree of alignment, KiC determines whether to accept the weaker model's output or escalate to a stronger model. Experiments on three free-form text generation benchmarks show that KiC achieves 97.53 percent of GPT-4's accuracy while reducing API costs by 28.81 percent on average, and even outperforms GPT-4 in a specific benchmark.