Роутинг с предсказанием для LLM Предлагает Lookahead, фреймворк роутинга, который позволяет более информированное распределение без полного вывода. Достигает среднего прироста производительности на 7,7% по сравнению с современными методами. Вот почему это работает: Lookahead — это новая структура для роутинга в системах с несколькими LLM, которая решает, какая модель должна обрабатывать каждый запрос. Ключевая идея: Вместо того чтобы маршрутизировать только на основе входного запроса, Lookahead предсказывает скрытые представления потенциальных ответов, давая ему «взгляд» на то, что скажет каждая модель, не генерируя текст полностью. Умные решения: Это предсказание, учитывающее ответ, делает роутинг более чувствительным к контексту и точным, особенно для открытых или ориентированных на предпочтения задач. Эффективное обучение: Он очень эффективен с точки зрения данных, достигая полной производительности с использованием всего 16% обучающих данных по сравнению с базовыми показателями и лучше обучая семантические представления для роутинга. Двойной дизайн: Работает как с причинными, так и с замаскированными вариантами LM, обобщая на нескольких архитектурах. Производительность: Превосходит современные методы роутинга по семи бенчмаркам, с наибольшими приростами в нюансированных, креативных задачах. Lookahead показывает, что добавление легкого генеративного предвидения может сделать многомодельные системы более адаптивными и экономичными без необходимости полного вывода модели.