重采样还是重路由？面向大语言模型的预算感知测试时模型选择
评分
81首次将重采样与重路由纳入统一预算框架，问题定义新颖，弥补了现有路由策略中忽略预算分配竞争关系的空白。
方法描述清晰，实验设计全面，包含多基线对比、消融和鲁棒性分析，但部分理论推导可进一步展开。
直接服务于LLM推理服务成本与质量的权衡，提出的RoR策略易于在现有系统中部署，实用价值高。
随着LLM广泛部署，成本敏感的质量优化是当前热点，论文紧跟实际需求。
发表于arXiv，作者来自知名研究机构，实验数据和方法可复现，信源可信度高。
基础分 89.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 81
精选线 70已入选精选
精选理由
论文问题定义清晰，方法新颖且实验充分，对LLM推理优化有显著实际价值。
AI 点评
「这篇论文巧妙地抓住了LLM服务中一个被忽视的维度——同一查询预算下重采样与重路由的竞争关系。它提出的RoR策略简单而有效，对任何需要按查询付费的推理系统都有实际参考价值。对于AI基础设施团队和模型服务提供商来说，这是降低总成本同时保持高正确率的有力工具。值得关注的是，验证器质量是增益的关键门槛，这提醒我们在实际落地时需优先投资高质量验证器。」
速览
本文提出一种预算感知的测试时模型选择方法，在每次查询的固定成本预算下，动态分配预算用于对当前已选定模型进行重采样（重新生成响应）或重路由（切换至其他模型），以最大化预期正确率。作者设计了基于边际正确率估计的在线分配策略（RoR），并在11个开源模型、4个基准上验证了其成本-质量Pareto前沿优于多种基线，特别在异质性最高的基准上增益最大。消融实验表明增益依赖于验证器质量，且在不同价格向量和标签无关验证器下结论稳健。
- 首次将重采样与重路由视为同一查询预算下的竞争性选择，提出预算感知的测试时模型选择问题。
- 提出在线Resample-or-Reroute (RoR) 分配策略，基于每单位成本的边际正确率估计进行预算分配。
- 在11个开源模型、4个难度不同的基准上实验，RoR优于单路由、单提交路由、Best-of-K、级联和随机分配等基线。
- 消融实验表明RoR的增益依赖于验证器质量，且在不同价格和标签无关验证器下结论仍然稳健。
正文
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