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潘多拉魔盒模型

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6月8日
09:22
09:22官方账号arXiv cs.AI@Alexandre Belloni, Yan Chen, Yehua Wei
该论文提出了一种在线上下文潘多拉魔盒模型,用于自适应查询和选择LLM API。决策者在每个周期观察请求上下文,面临两阶段决策:查询阶段顺序调用API并产生输出相关成本,选择阶段从生成的输出中选一个部署并观察下游奖励。与经典模型不同,该模型输出反馈结构不直接揭示奖励。研究者直接建模保留索引,结合广义矩估计和UCB置信界,实现了维度相关的√T累积遗憾。
论文LLM API自适应查询潘多拉魔盒模型在线学习遗憾分析

推荐理由:LLM API调用成本高、选择困难,这篇论文为开发者提供了理论驱动的自适应查询策略,做模型编排或API调度的团队可以直接参考其方法优化成本与效果。
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