01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
単一のモデルですべてを処理せず、分類や抽出などの比較的軽い処理と、複雑な推論を要する処理を分け、それぞれに適したモデルを割り当てる。実行時のルーティングや、出力の信頼度低下、形式検証の失敗、処理エラーなどを条件とする上位モデルへのフォールバックを組み合わせられる。これにより、品質基準を満たす範囲で待ち時間やコストを抑えつつ、難しい要求には高性能なモデルを利用できる。ただし、最適な割り当ては一般的なランキングだけでは決められず、実際のタスク分布に基づく品質と遅延の検証が必要である。自動ルーティングにも対象モデルや言語などの制限があり、個別用途で常に最適になるとは限らない。
02 / IN PRACTICE
Multi-model architectureの活用例
たとえば、こんな場面で
問い合わせを分類し、定型的な抽出は小規模なモデル、複数段階の推論が必要な調査は高性能なモデルへ送る構成が考えられる。前者が失敗した場合だけ後者へ切り替える運用も可能である。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
タスク区分ごとに品質、遅延、トークン消費量、フォールバック率を確認する。利用するルーターの対応モデル、対応地域、言語上の制限も事前に公式資料で確認する。
参考資料
AGENTPERF02-BP02 Implement task-appropriate model selection strategies （新しいタブで開きます）Understanding intelligent prompt routing in Amazon Bedrock （新しいタブで開きます）LLM Router · Hugging Face （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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