본 논문은 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이는 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에도 불구하고, 비용, 성능, 계산 요구 사항의 차이로 인해 사용자가 특정 작업에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해 LightRouter 프레임워크를 제시합니다. LightRouter는 LLM 풀에서 작은 하위 집합을 체계적으로 선택하고 통합하여 작업 성능과 비용 효율성을 동시에 최적화하는 것을 목표로 합니다. 적응형 선택 메커니즘을 통해 최소한의 부팅 토큰만 필요한 모델을 식별하여 비용을 절감하고, 효과적인 통합 전략을 사용하여 출력을 결합합니다. 다양한 벤치마크에 대한 광범위한 실험을 통해 LightRouter가 널리 사용되는 앙상블 기준선과 비슷하거나 뛰어난 성능을 보이며, 정확도를 최대 25%까지 향상시키는 것을 보여줍니다. 선도적인 고성능 모델과 비교했을 때, LightRouter는 비슷한 성능을 달성하면서 추론 비용을 최대 27%까지 줄입니다. 중요한 점은, 이 프레임워크는 개별 모델에 대한 사전 지식 없이도 저렴하고 가벼운 모델만을 사용한다는 점입니다. 이 연구는 효율적인 LLM 선택을 위한 실용적인 접근 방식을 제시하고 모델 결합을 위한 최적 전략에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
