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原標題：降本提效！阿里提出大模型集成新方法

關鍵字：模型,路由,函數,標簽,專業知識

文章來源：夕小瑤科技說

內容字數：5735字

內容摘要：夕小瑤科技說 原創作者 | 智商掉了一地、Python隨著對大型語言模型（LLM）研究的不斷深入，越來越多的工作不再局限于模型本身的性能提升，而是更加關注如何在任務中實現更高效、可靠的性能。即使是通用型的離線 LLM，也在各種領域和任務中具有不同的專業知識，因此，將多個 LLM 集成在一起，能夠實現更為一致的性能提升。然而，盡管大多數 LLM 集成方法可以提高性能，但主要都是對模型輸出進行獎勵排名，這導致了大量計算開銷。來自阿里的研究團隊近期提出了一個集成 LLM 的降本增效新方法，具體來說，通過一種獎勵引導的路徑決策方法 ZOOTER，只需對在特定任務上表現最優越的模型進行推理，而非對所有模型都生成輸出，如圖 1 所示。為實現這一目標，引入了一個相對較小的路徑決策組件，用于確定哪個模型在處理特定任務時具有最專業的知識。這樣一來，整個集成的推理成本大幅降低，從而提高了計算效率。▲圖1 LL…

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI應用開發者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯網大廠，兼備媒體sense與技術深度。