解説ねえ智也くん、この「LLM…
解説
ねえ智也くん、この『HAPS』って論文のタイトル、なんかハッピーな響きで気になっちゃった！これってAIが幸せになる方法が書いてあるの？
いや、全然違うよ。これは『ルーティング』、つまり複数のAIの中からどれを使うのが一番いいかを決める技術の話だ。HAPSは『Hierarchical LLM Routing with Joint Architecture and Parameter Search』の略だよ。
るーてぃんぐ？あ、わかった！「今日はこのAI、明日はあのAI」って気分で選ぶってことだね！
気分じゃない。質問の内容に合わせて、LlamaとかQwenとか、一番得意なモデルに仕事を振り分けるんだ。でも、今までのやり方には大きな問題があったんだよ。
えっ、問題？得意な子に任せるなら、それでいいじゃん！
今までは『どのモデルを使うか』しか選べなかったんだ。でも、同じモデルでも『どう設定するか』、つまりパラメータ次第で実力は変わるだろ？この論文は、モデル選びと同時に、そのモデルをその質問専用にカスタマイズしちゃおうって提案なんだ。
なるほど！モデルっていう『服』を選ぶだけじゃなくて、サイズ直しまでしてピッタリ合わせる感じかな？
例えは悪くないね。具体的には『階層構造』を使っているんだ。まずハイレベルルーターがモデルを選んで、次にローレベルルーターがそのモデル用の『LoRA』っていう追加パラメータを生成するんだよ。
ろら？ローラちゃん？
違う。LoRAはモデルを効率よく微調整するための手法だ。HAPSのすごいところは、このパラメータを固定せず、質問ごとにニューラルネットワークが自動で作ってくれる点にあるんだ。
自動でパラメータを作っちゃうの！？それって、ルーターくんがすごく頭良くないと無理じゃない？
鋭いね。だから、モデルを選ぶルーターとパラメータを作るルーターで、知識を共有する仕組みにしているんだ。さらに、強化学習を使って『正解したら報酬をあげる』という形で全体を賢くしているんだよ。
へぇー！それで、実際にやってみたらどうだったの？やっぱり強かった？
HotpotQAっていう難しい推論が必要なテストや、MMLUっていう幅広い知識を問うテストで、既存の最強クラスのルーティング手法よりも高いスコアを出したんだ。特に、モデルをただ選ぶだけよりも、パラメータも一緒にいじった方が断然性能が良かったらしい。
やっぱり、自分専用にカスタマイズしてもらうとAIもやる気が出るんだね！これって、これからどうなっていくの？
今後は、中身が公開されていないクローズドなAIと、中身が見えるオープンなAIを混ぜて使う時の効率化が期待されているよ。ただ、質問ごとにパラメータを作るから、計算のスピードをどう維持するかが今後の課題だね。
すごーい！じゃあ、私の今日のランチもHAPSでルーティングして、最適な味付けのパラメータを生成してほしいな！
それはただの献立選びと調味料の調整だろ。自分でやりなさい。
要点
- 従来のLLMルーティングはモデル（アーキテクチャ）の選択のみを行っていたが、HAPSはモデルの選択と同時にそのパラメータの最適化も行う階層的なフレームワークである。
- ハイレベルルーターが最適なモデルを選択し、ローレベルルーターがそのモデル専用のLoRAパラメータを動的に生成する仕組みを導入している。
- 2つのルーター間でネットワークの一部を共有することで、知識の転移を促進し、未知のプロンプトに対する汎用性を高めている。
- 強化学習（報酬加重最大尤度推定）を用いることで、離散的なモデル選択と連続的なパラメータ生成を同時に最適化している。
- HotpotQAやMMLUといった主要なベンチマークにおいて、既存のルーティング手法を上回る高い性能とコスト効率を実証した。