RouteProfile: Elucidating the Design Space of LLM Profiles for Routing

📄 arXiv: 2605.00180v1 📥 PDF

作者: Jingjun Xu, Hongji Pu, Tao Feng, Haozhen Zhang, Jiaxuan You, Ge Liu

分类: cs.NI, cs.CL

发布日期: 2026-04-30

💡 一句话要点

提出RouteProfile以优化LLM路由性能

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

关键词: 大型语言模型 路由系统 配置文件设计 结构化信息 性能优化

📋 核心要点

  1. 现有的LLM路由研究主要集中在路由机制设计上，LLM配置文件的作用尚未得到充分理解。
  2. 本文提出RouteProfile，通过结构化信息整合来设计LLM配置文件，从而优化路由性能。
  3. 实验结果显示，结构化配置文件在多种路由器下的表现优于扁平配置文件，且查询级信号更具可靠性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）生态系统的扩展，各个模型在查询、基准和领域上表现出不同的能力，这促使了LLM路由的发展。尽管之前的研究主要集中在路由机制设计上，但LLM配置文件（捕捉模型能力的工具）仍然未被充分探索。本文探讨了LLM配置文件设计如何影响不同路由器的路由性能。通过将LLM配置文件视为异构交互历史上的结构化信息整合问题，提出了名为RouteProfile的LLM配置文件设计空间，涵盖组织形式、表示类型、聚合深度和学习配置四个关键维度。系统评估结果表明，结构化配置文件在性能上优于扁平配置文件，查询级信号比粗略的领域级信号更可靠，且在可训练配置下，新模型的泛化能力最受益于结构化配置文件。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM配置文件设计对路由性能的影响，现有方法未能充分考虑配置文件的作用，导致路由系统的比较和发展缺乏原则性。

核心思路：通过将LLM配置文件视为异构交互历史的结构化信息整合问题，提出了一个全面的设计空间RouteProfile，以优化路由性能。

技术框架：RouteProfile设计空间包括四个关键维度：组织形式、表示类型、聚合深度和学习配置。通过这四个维度的组合，可以构建出适应不同路由器的配置文件。

关键创新：最重要的创新在于提出了结构化配置文件的概念，并通过系统评估证明其在性能上的优势，尤其是在新模型的泛化能力上。

关键设计：在设计过程中，重点考虑了配置文件的组织形式（如层次结构）、表示类型（如向量表示）、聚合深度（如多层聚合）和学习配置（如可训练参数），这些设计对最终的路由性能有显著影响。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，结构化配置文件在三种代表性路由器下的表现均优于扁平配置文件，具体而言，查询级信号的可靠性显著高于领域级信号。此外，在可训练配置下，新模型的泛化能力提升最为明显，显示出结构化配置文件的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、自动问答系统和多模态交互等场景。通过优化LLM的路由性能，可以提升系统的响应速度和准确性，进而改善用户体验。未来，RouteProfile的设计理念可能会推动更高效的LLM应用开发。

📄 摘要（原文）

As the large language model (LLM) ecosystem expands, individual models exhibit varying capabilities across queries, benchmarks, and domains, motivating the development of LLM routing. While prior work has largely focused on router mechanism design, LLM profiles, which capture model capabilities, remain underexplored. In this work, we ask: How does LLM profile design affect routing performance across different routers? Addressing this question helps clarify the role of profiles in routing, disentangle profile design from router design, and enable fairer comparison and more principled development of routing systems. To this end, we view LLM profiling as a structured information integration problem over heterogeneous interaction histories. We develop a general design space of LLM profiles, named RouteProfile, along four key dimensions: organizational form, representation type, aggregation depth, and learning configuration. Through systematic evaluation across three representative routers under both standard and new-LLM generalization settings, we show that: (1) structured profiles consistently outperform flat ones; (2) query-level signals are more reliable than coarse domain-level signals; and (3) generalization to newly introduced models benefits most from structured profiles under trainable configurations. Overall, our work highlights LLM profile design as an important direction for future routing research.