🖼️ AI 圖庫｜抄咒語學玩法
想睇吓人哋點玩 AI 畫圖？圖庫集合大量 Flux / Gemini 作品，
可以一 click 複製咒語，直入生成器再改做自己版本。
Gallery
Gallery
Gallery
認識LLMRouter：一個智能路由系統，動態選擇最適合的語言模型以優化推理效率
LLMRouter 係美國伊利諾伊大學香檳分校（UIUC）U Lab 團隊推出嘅一個開源路由庫，專注於將模型選擇視為一項核心系統問題。佢架構喺應用程序同多個大型語言模型（LLM）之間，根據任務嘅複雜度、質量目標同成本，動態為每個查詢挑選最合適嘅模型。整個系統通過統一嘅 Python API 同命令行介面（CLI）暴露功能，方便開發者使用。項目自帶超過16種路由模型，涵蓋11個基準測試嘅數據生成管線，並且支持插件系統方便自定義路由器。
路由器種類與支援模型
LLMRouter 將路由算法劃分為四大類：單輪（Single-Round Routers）、多輪（Multi-Round Routers）、個性化（Personalized Routers）同代理式（Agentic Routers）。
– 單輪路由器包括：knnrouter（k近鄰算法）、svmrouter（支持向量機）、mlprouter（多層感知器）、mfrouter（矩陣分解）、elorouter（Elo評分）、routerdc（雙對比學習）、automix（自動模型混合）、hybrid_llm、graphrouter（基於圖的路由）、causallm_router，及基線模型 smallest_llm 和 largest_llm。呢啲模型採用多種策略，從傳統機器學習到圖論方法應有盡有。
– 多輪路由由 router_r1 提供，佢係 Router R1 嘅一個預訓練實例。Router R1 將多模型路由同聚合作為一個序列決策過程，路由器本身係一個大型語言模型，交替執行內部推理步驟同外部模型調用。佢利用強化學習訓練，根據格式、結果同成本嘅規則獎勵平衡性能。LLMRouter 中可通過額外安裝支持，用於 vllm==0.6.3 同 torch==2.4.0。
– 個性化路由由 gmtrouter 負責，係一個基於圖嘅個性化路由器，學習用戶偏好。GMTRouter 將用戶、多輪對話查詢、回應同模型視為異構圖節點，通過消息傳遞架構從少量交互數據中推斷用戶特定嘅路由偏好。實驗結果顯示相較非個性化基線，準確率提升約21%，AUC 亦有顯著增長。
– 代理式路由器擴展到多步推理工作流程。knnmultiroundrouter 利用多輪軌跡嘅k近鄰推理，適合處理複雜任務；llmmultiroundrouter 則係基於大型語言模型嘅代理式路由器，無需額外訓練循環。呢啲代理式路由器同其他類別共享配置同數據格式，可用一個 CLI 參數切換。
路由數據集生成管線
LLMRouter 配備完整嘅數據生成管線，可將標準基準測試同 LLM 輸出轉換成路由數據集。支持11個基準，包括 Natural QA、Trivia QA、MMLU、GPQA、MBPP、HumanEval、GSM8K、CommonsenseQA、MATH、OpenBookQA 及 ARC Challenge。管線分三階段運行：
1. data_generation.py：提取查詢同真實標籤，生成訓練同測試 JSONL 分割文件。
2. generate_llm_embeddings.py：根據元數據建立候選 LLM 嘅嵌入向量。
3. api_calling_evaluation.py：調用 LLM API，評估回應，將評分融合嵌入，生成路由記錄。
輸出包括查詢文件、LLM 嵌入 JSON、查詢嵌入張量、路由數據 JSONL 等。路由記錄字段涵蓋任務名稱、查詢、真實標籤、評價指標、模型名稱、回應、性能、嵌入 ID、Token 數等。配置完全通過 YAML 文件管理，方便工程師無需修改代碼即可指向新數據集同模型列表。
聊天介面與插件系統
為提升交互體驗，LLMRouter 提供基於 Gradio 嘅聊天前端，命令 `llmrouter chat` 可啟動，支持綁定自訂主機及端口，並能生成公開分享鏈接。查詢模式包括：
– current_only：只用最新用戶訊息。
– full_context：串接整個對話歷史。
– retrieval：利用相似歷史查詢補充上下文。
UI 實時展示模型選擇過程，與批量推理路由配置一致。
插件系統允許開發者定制路由器。新路由器需放於 custom_routers 文件夾，繼承 MetaRouter 類並實現 `route_single` 和 `route_batch` 方法。配置文件定義數據路徑、超參數及默認 API 端點。系統會自動發現 custom_routers 目錄、用戶目錄 `~/.llmrouter/plugins` 及環境變量指定路徑中的插件。示例自訂路由器有 randomrouter（隨機選模型）及 thresholdrouter（根據查詢難度估計進行訓練）。
重點總結
– **路由作為核心抽象**：LLMRouter 將模型選擇變成一個成本與質量兼顧嘅預測任務，擺脫隨意腳本，成為應用與多樣 LLM 池之間嘅開源路由層。
– **四大路由器家族，涵蓋16+算法**：涵蓋單輪、多輪、個性化及代理式路由器，統一配置與 CLI 操控，代表模型包括 knnrouter、graphrouter、routerdc、router_r1、gmtrouter。
– **多輪強化學習路由（Router R1）**：通過內部思考同外部路由交替，結合格式、結果與成本的規則獎勵，優化性能與成本平衡。
– **基於圖的個性化路由（GMTRouter）**：異構圖結構捕捉用戶偏好，通過消息傳遞學習，實現顯著提升準確率與 AUC。
– **完整數據管線及擴展性**：提供基準驅動嘅數據生成管線、訓練與推理 CLI、Gradio 聊天 UI、統一 API 金鑰管理，及基於 MetaRouter 的插件系統，方便團隊擴展自定義路由器。
—
編輯評論與深入剖析
LLMRouter 呢個項目從系統架構角度重新定義咗大型語言模型嘅調用策略，將模型選擇提升至核心系統問題，對於現時多模型並行應用嘅場景尤其重要。隨著語言模型種類日益多元，單一模型無法兼顧所有任務嘅性能、成本及時效要求，動態路由策略成為必然。
佢嘅四大家族路由器設計清晰，涵蓋從傳統機器學習到深度強化學習，再到個性化與代理式多步推理，展示出高度靈活性與前瞻性。特別係 Router R1 透過強化學習實現內外推理交替，具備類似人類思考嘅多輪决策能力，係多模型融合嘅創新嘗試。GMTRouter 利用圖神經網絡捕捉用戶偏好，則係個性化推薦領域嘅自然延伸，對提升用戶體驗大有裨益。
此外，整套數據生成管線配合標準基準，實現路由模型嘅可重現訓練與評估，對研究同商業應用都有巨大價值。Gradio 聊天界面帶來即時互動視覺化，方便開發者與用戶理解模型選擇過程，扭轉以往黑盒印象。插件系統則為社群擴展留足空間，鼓勵多元創新。
不過，實際部署時亦需關注多模型調用嘅延遲與資源管理，尤其係多輪路由器嘅計算開銷。如何平衡模型性能、成本與響應時間，將係推廣落地嘅關鍵。未來可望見到更多動態自適應策略，甚至結合邊緣計算與分布式系統，擴展 LLMRouter 嘅應用場景。
總括而言，LLMRouter 提供咗一套系統化、模組化嘅解決方案，幫助開發者更高效、智能咁管理同調用多款大型語言模型，推動人工智能應用向更精細化、個性化方向發展，值得業界密切關注同深入研究。
以上文章由GPT 所翻譯及撰寫。而圖片則由GEMINI根據內容自動生成。
