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adaptive-classifier：通过智能查询路由降低LLM成本（已证明节省32.4%成本）
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
新开源库“adaptive-classifier”通过根据查询复杂度智能路由模型，优化LLM部署成本，测试显示节省32.4%成本，成功率保持在22%。该库适用于多模型设置，易于与基于变换器的模型集成。
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关键要点
- 新开源库'adaptive-classifier'旨在优化LLM部署成本。
- 该库根据查询复杂度智能路由模型，持续通过实际使用改进。
- 在arena-hard-auto数据集上测试，节省了32.4%的成本。
- 成功率保持在22%，与基线相同。
- 系统在评估期间自动学习了110个新示例。
- 成功将80.4%的查询路由到更便宜的模型。
- 适用于运行多个Llama模型的设置，能够优化成本而不牺牲能力。
- 该库易于与任何基于变换器的模型集成，并包含内置状态持久性。
❓
延伸问答
adaptive-classifier库的主要功能是什么？
adaptive-classifier库旨在通过根据查询复杂度智能路由模型来优化LLM部署成本。
使用adaptive-classifier库可以节省多少成本？
测试显示使用adaptive-classifier库可以节省32.4%的成本。
adaptive-classifier库的成功率是多少？
该库的成功率保持在22%，与基线相同。
该库如何处理查询路由？
系统能够成功将80.4%的查询路由到更便宜的模型。
adaptive-classifier库适用于哪些模型？
该库适用于运行多个Llama模型的设置，并能与任何基于变换器的模型集成。
adaptive-classifier库如何持续改进？
该库通过实际使用不断学习和改进，评估期间自动学习了110个新示例。
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