RouteLLM: Learning to Route LLMs with Preference Data
作者: Isaac Ong, Amjad Almahairi, Vincent Wu, Wei-Lin Chiang, Tianhao Wu, Joseph E. Gonzalez, M Waleed Kadous, Ion Stoica
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-06-26 (更新: 2025-02-23)
💡 一句话要点
RouteLLM：利用偏好数据学习路由LLM，优化成本与性能的平衡
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 路由模型 成本优化 性能提升 人类偏好数据 数据增强 迁移学习
📋 核心要点
- 现有LLM部署面临性能与成本的权衡难题，高性能模型成本高昂，低性能模型效果欠佳。
- 提出RouteLLM，通过训练路由器模型动态选择强弱LLM，在推理时优化成本与响应质量。
- 实验表明，该方法在降低成本的同时，保持了响应质量，并展现出良好的迁移学习能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在各种任务中表现出令人印象深刻的能力，但选择哪个模型通常需要在性能和成本之间进行权衡。更强大的模型虽然有效，但成本更高，而能力较弱的模型则更具成本效益。为了解决这个难题，我们提出了几种高效的路由器模型，这些模型在推理过程中动态地在更强和更弱的LLM之间进行选择，旨在优化成本和响应质量之间的平衡。我们开发了一个训练框架，利用人类偏好数据和数据增强技术来提高这些路由器的性能。在广泛认可的基准测试中进行的评估表明，我们的方法显著降低了成本（在某些情况下超过2倍），而不会影响响应质量。有趣的是，我们的路由器模型还表现出显著的迁移学习能力，即使在测试时更换了强模型和弱模型，也能保持其性能。这突出了这些路由器在为部署LLM提供经济高效且高性能的解决方案方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型部署方案，通常需要在模型的性能和推理成本之间做出权衡。高性能的模型往往伴随着更高的计算资源消耗和更长的推理时间，而低性能的模型则无法满足复杂任务的需求。因此，如何在保证模型性能的前提下，降低推理成本，是一个亟待解决的问题。
核心思路：RouteLLM的核心思路是训练一个路由器模型，该模型能够根据输入的具体内容，动态地选择使用高性能的LLM或低性能的LLM进行推理。对于简单的输入，路由器选择低性能模型以降低成本；对于复杂的输入，路由器选择高性能模型以保证性能。通过这种方式，RouteLLM能够在整体上优化成本和性能之间的平衡。
技术框架：RouteLLM的整体框架包括三个主要组成部分：一个高性能的LLM（强模型），一个低性能的LLM（弱模型），以及一个路由器模型。路由器模型接收输入，并根据输入的内容，输出一个概率分布，表示选择强模型或弱模型的概率。然后，根据这个概率分布，选择相应的LLM进行推理。整个框架的训练过程包括两个阶段：首先，使用人类偏好数据训练路由器模型，使其能够准确地预测选择哪个LLM能够产生更好的结果。然后，使用数据增强技术进一步提高路由器模型的性能。
关键创新：RouteLLM的关键创新在于提出了一种动态选择LLM的路由机制，该机制能够根据输入的具体内容，自适应地选择合适的LLM进行推理。与传统的静态选择LLM的方法相比，RouteLLM能够更好地平衡成本和性能。此外，RouteLLM还利用人类偏好数据和数据增强技术来提高路由器模型的性能，使其能够更准确地预测选择哪个LLM能够产生更好的结果。
关键设计：RouteLLM的关键设计包括以下几个方面：1) 路由器模型的网络结构：可以使用各种不同的网络结构，例如Transformer、LSTM等。2) 损失函数：可以使用交叉熵损失函数或BCE损失函数来训练路由器模型。3) 数据增强技术：可以使用各种不同的数据增强技术，例如回译、随机替换等。4) 超参数设置：需要仔细调整各种超参数，例如学习率、批量大小等，以获得最佳的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RouteLLM在多个基准测试中能够显著降低成本，在某些情况下降低超过2倍，同时保持了响应质量。此外，RouteLLM还展现出良好的迁移学习能力，即使在测试时更换了强模型和弱模型，也能保持其性能。这些结果表明，RouteLLM是一种经济高效且高性能的LLM部署解决方案。
🎯 应用场景
RouteLLM可应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如智能客服、文本生成、机器翻译等。通过动态选择LLM，RouteLLM能够在保证服务质量的前提下，显著降低部署成本，提高资源利用率。未来，该技术有望推动LLM在更多领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) exhibit impressive capabilities across a wide range of tasks, yet the choice of which model to use often involves a trade-off between performance and cost. More powerful models, though effective, come with higher expenses, while less capable models are more cost-effective. To address this dilemma, we propose several efficient router models that dynamically select between a stronger and a weaker LLM during inference, aiming to optimize the balance between cost and response quality. We develop a training framework for these routers leveraging human preference data and data augmentation techniques to enhance performance. Our evaluation on widely-recognized benchmarks shows that our approach significantly reduces costs-by over 2 times in certain cases-without compromising the quality of responses. Interestingly, our router models also demonstrate significant transfer learning capabilities, maintaining their performance even when the strong and weak models are changed at test time. This highlights the potential of these routers to provide a cost-effective yet high-performance solution for deploying LLMs.