Pesquisadores da Lmsys publicaram recentemente um estudo detalhando o RouteLLM, uma estrutura de código aberto para roteamento econômico entre grandes modelos de linguagem (LLM).
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O RouteLLM aprende a direcionar consultas entre um LLM mais poderoso e caro e um LLM mais fraco e barato, para otimizar custo e desempenho. O sistema funciona como um filtro, usando dados de preferência humana para determinar o roteamento correto de cada mensagem para o LLM mais adequado.
Em testes roteando consultas entre o GPT-4 e o Mixtral-8x7B, o RouteLLM alcançou economias significativas de custo, mantendo 95% do desempenho do GPT-4.
Por que isso importa
À medida que os LLMs se tornam mais poderosos, o roteamento inteligente pode ajudar a reduzir significativamente os custos, muitas vezes altos, mantendo a qualidade das saídas. No futuro, roteadores também podem ser usados para filtrar consultas de usuários para os LLMs mais capacitados ou especializados, aproveitando os pontos fortes e fracos de diferentes modelos.
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