マルチエキスパート委譲学習によるLLMの改善

本論文は、幻覚や高い推論コストといった大規模言語モデル（LLM）の重要な課題に対処しています。不確実な入力をより能力の高い専門家にルーティングし、より単純なクエリをより小さなモデルにルーティングする、マルチエキスパート委譲学習のフレームワークを提案しています。このアプローチは、信頼性と効率性の向上を目的としています。本論文は、理論的保証を提供し、ベンチマークデータセットでの実験的検証を行った新しいアルゴリズムを紹介しています。

• •幻覚と高い推論コストというLLMの課題に対処。
• •信頼性と効率性を向上させるためのマルチエキスパート委譲フレームワークを提案。
• •理論的保証を提供し、新しいアルゴリズムを紹介。
• •CIFAR-10、CIFAR-100、SVHNデータセットでの実験的検証。