一种称为模型级联的技术旨在通过使用一个更便宜的“代理”模型和一个更昂贵的“神谕”模型来降低使用大型语言模型进行分类任务的成本。该系统通过在样本数据集上比较代理模型与神谕模型的输出和置信度分数来进行校准。这种校准建立了一个置信度阈值，允许代理模型处理大多数记录，而将神谕模型保留给代理模型置信度较低的情况，从而实现显著的成本降低。 AI
影响 该方法提供了一种实用的方法来显著降低基于 LLM 的分类任务的运营成本，使其更易于访问和扩展。
排序理由 该条目描述了一种优化 LLM 用法的新颖方法，基于研究论文和库示例详细介绍了其概念、原理和性能。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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