تصاغ هذه الدراسة اختيار النموذج في وقت الاختبار الواعي بالميزانية لنماذج اللغة الكبيرة، معاملة إعادة أخذ العينات للنموذج الملتزم وإعادة التوجيه إلى بديل كاستخدامات متنافسة لميزانية تكلفة لكل استعلام. يقترح المؤلفون سياسة تخصيص عبر الإنترنت لإعادة أخذ العينات أو إعادة التوجيه (RoR) مدفوعة بالدقة الهامشية المقدرة لكل وحدة تكلفة لتعظيم الدقة المتوقعة مع وجود مُحقّق غير مثالي.
- تستخدم تجارب الإعادة تشغيل موترات دقة متعددة السحب تم إعادة توليدها من مجموعة أوزان مفتوحة لـ十一 نموذج عبر أربعة معايير تقييم.
- تحقق سياسة RoR أمام باريتو مفيد للتكلفة والجودة مقارنة بخطوط الأساس ذات المسار الواحد، ومُوجّه الالتزام الواحد، وأفضل-of-K الواعي بالميزانية، والتسلسل، والتخصيص العشوائي.
- تكون المكاسب أكبر على أكثر معيار تقييم تنوعًا وهي مقيدة بالمُحقّق، وتضيق مع تدهور جودة المُحقّق.
- تحدد إعادة تشغيل المرونة تحت متجه سعر المزود ومُحقّق اتفاق خالٍ من التسميات حيث تنتقل الاستنتاجات.
تعالج هذه النهج الفجوة بين المُوجّهين المُنتشرين والأوراكل لكل حالة عن طريق تحسين تخصيص الميزانية دون الحاجة إلى تسميات دقة مثالية.