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Investigación · Linaje Better Router
Enrutamiento adaptativo bajo calidad, costo, latencia y confiabilidad.
Un estudio reproducible que pregunta si políticas aprendidas pueden superar una línea base determinista al elegir entre brazos heterogéneos de LLM.
Abrir repositorio de investigaciónAlcance del estudio
Better Router Adaptive compara cuatro estrategias de enrutamiento sobre un dataset canónico derivado de RouterBench: un proxy de reglas deterministas, un predictor XGBoost de utilidad, un bandit contextual LinUCB y un oracle offline como cota superior.
Métodos y protocolo
Función de utilidad
El score principal balancea calidad, costo normalizado, latencia normalizada y tasa de error: U = 0.65Q − 0.20Cn − 0.10Ln − 0.05E.
Contrato de datos
Filas canónicas por prompt_id y model_id con grupos de tarea controlados, campos de procedencia y verificación SHA-256 de RouterBench antes de cualquier conversión pickle.
Disciplina de evaluación
Particiones por prompt_id—sin fuga por filas—con regret, intervalos de confianza y artefactos generados desde ejecuciones, no escritos a mano.
Publicaciones y repositorios
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Evidencia y estado
Investigación · Linaje Better Router
- Aún no se presentan conclusiones empíricas sobre XGBoost ni LinUCB.
- Las figuras del README usan un fixture sintético rotulado como demostración—no evidencia experimental final.
- El estudio permanece aislado del Better Router en producción hasta evaluación en sombra y revisión de privacidad.