כתבה
arXiv cs.AI ·
ניתוב שאילתות LLM תוך התחשבות בעיכוב
Beyond Accuracy and Cost: Latency-Aware LLM Query Routing for Dynamic Workloads
חוקרים פיתחו ניתוב שאילתות LLM חדש, המתחשב בעיכוב ובעלות. המערכת משפרת את יעילות השאילתות ומורידה עלות. הניסויים הראו שיפור של עד 40% ביעילות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.18253v1 Announce Type: new Abstract: Modern language query routers improve inference efficiency by assigning each query to a model that balances response quality and monetary cost. However, current query routers are largely latency-agnostic and do not consider the generation latency experienced by queries at model instances. In practice, latency is often controlled by load-balancing policies such as round-robin or join-the-shortest-queue, which do not account for model accuracy or inference cost. Incorporating query latency into routing is challenging as it depends not only on the query's prompt length, but also on the current prefill and decode workload at the model instance and the scheduling and batching policy of the serving framework. We design a lightweight latency estimat
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית