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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-08-06 09:55 LLM出力特性クラスタに基づいたタスク適応型モデル選定手法の構築と評価 ○土屋 健（中大）・望月龍一（MR）  IN2026-17 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，利用者の入力クエリに適応して，そのクエリに対して適した性能を有するLLMを選定する手法を提案する．これまでの検討から，LLM出力の性能は個々のクエリ単位では抽出・可視化が困難であることが明らかになっている．そこで，提案手法では，入力タスク種別ごとに各LLMの出力性能を整理・管理した性能クラスタを構築する．利用者がクエリを入力すると，当該入力クエリと各性能クラスタとの類似性に基づいて，最も適したLLMの選定が可能となる．本稿では，実際の利用環境を想定した評価を行い，提案手法が応答品質の面で類似手法と同等の性能を有することを示すとともに，分散する複数のLLMにクエリを偏りなく動的に割り当て可能であることを確認した．これらの結果から，実環境における提案手法の有効性と適用可能性について考察する． |
| （英） | This paper proposes a method for selecting a large language model (LLM) whose performance is well suited to a given user query by adapting to the characteristics of that query. Prior investigations have revealed that the performance of LLM outputs is difficult to extract and visualize at the level of individual queries. To address this, the proposed method constructs performance clusters that organize and manage the output performance of each LLM according to input task type. When a user submits a query, the most suitable LLM can be selected based on the similarity between the query and each performance cluster. In this paper, we conduct an evaluation under conditions simulating a practical deployment environment, demonstrating that the proposed method achieves response quality comparable to that of similar methods, while also dynamically and evenly allocating queries among multiple distributed LLMs. Based on these results, we discuss the effectiveness and applicability of the proposed method in real-world environments. | |
| キーワード | （和） | LLMルーティング / LLM評価 / LLM出力特性 / 入力タスク分類 / / / / |
| （英） | LLM Routing / LLM Evaluation / Output Features of LLMs / Input task classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 144, IN2026-17, pp. 7-12, 2026年8月. | |
| 資料番号 | IN2026-17 | |
| 発行日 | 2026-07-30 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2026-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN CCS |
| 開催期間 | 2026-08-06 - 2026-08-07 |
| 開催地（和） | 札幌市教育文化会館 |
| 開催地（英） | Sapporo Educaton and Culture Hall |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2026-08-IN-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LLM出力特性クラスタに基づいたタスク適応型モデル選定手法の構築と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Cluster-Based Task-Adaptive Selection of Large Language Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LLMルーティング / LLM Routing |
| キーワード(2)（和/英） | LLM評価 / LLM Evaluation |
| キーワード(3)（和/英） | LLM出力特性 / Output Features of LLMs |
| キーワード(4)（和/英） | 入力タスク分類 / Input task classification |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土屋 健 / Takeshi Tsuchiya / ツチヤ タケシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 望月 龍一 / Ryuichi Mochizuki / モチヅキ リュウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | MR システム (略称： MR) MR System (略称： MR) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-08-06 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2026-17 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.144 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-30 (IN) |
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