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Cost-Saving Early Abstention in Large Language Model Cascades
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内容提要
本研究提出在风险敏感领域中，采用大语言模型级联时允许“早期放弃”，以降低成本。该策略使测试损失平均降低2.2%，成本减少13.0%，错误率降低5.0%。这表明不同模型间的误差相关性有效提升了性能。
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关键要点
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在风险敏感领域中，采用大语言模型级联时允许“早期放弃”，以降低成本。
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这种策略使测试损失平均降低2.2%。
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成本减少13.0%，错误率降低5.0%。
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不同模型间的误差相关性有效提升了性能。
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