論文の概要: MiniCPM4: Ultra-Efficient LLMs on End Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07900v2
• Date: Thu, 04 Sep 2025 16:23:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.758472
• Title: MiniCPM4: Ultra-Efficient LLMs on End Devices
• Title（参考訳）: MiniCPM4: エンドデバイス上での超効率的なLDM
• Authors: MiniCPM Team, Chaojun Xiao, Yuxuan Li, Xu Han, Yuzhuo Bai, Jie Cai, Haotian Chen, Wentong Chen, Xin Cong, Ganqu Cui, Ning Ding, Shengda Fan, Yewei Fang, Zixuan Fu, Wenyu Guan, Yitong Guan, Junshao Guo, Yufeng Han, Bingxiang He, Yuxiang Huang, Baoxi Ji, Cunliang Kong, Qiuzuo Li, Siyuan Li, Wenhao Li, Xin Li, Yanghao Li, Yishan Li, Zhen Li, Dan Liu, Biyuan Lin, Yankai Lin, Xiang Long, Quanyu Lu, Yaxi Lu, Peiyan Luo, Hongya Lyu, Litu Ou, Yinxu Pan, Lushi Pu, Zekai Qu, Qundong Shi, Zijun Song, Jiayuan Su, Zhou Su, Ao Sun, Xianghui Sun, Peijun Tang, Fangzheng Wang, Feng Wang, Shuo Wang, Yudong Wang, Zheng Wang, Yesai Wu, Zhenyu Xiao, Jie Xie, Zihao Xie, Xiaoyue Xu, Yukun Yan, Jiarui Yuan, Jinqian Zhang, Kaihuo Zhang, Lei Zhang, Linyue Zhang, Xueren Zhang, Yudi Zhang, Hengyu Zhao, Weilin Zhao, Weilun Zhao, Yuanqian Zhao, Zhi Zheng, Chuyue Zhou, Ge Zhou, Jie Zhou, Wei Zhou, Yanghao Zhou, Zihan Zhou, Zixuan Zhou, Zhiyuan Liu, Guoyang Zeng, Chao Jia, Dahai Li, Maosong Sun,
• Abstract要約: MiniCPM4は、エンドサイドデバイス向けに明示的に設計された高効率な大規模言語モデル(LLM)である。 この効率性は、モデルアーキテクチャ、トレーニングデータ、トレーニングアルゴリズム、推論システムという4つの重要な側面において、体系的な革新を通じて達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 126.22958722174583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces MiniCPM4, a highly efficient large language model (LLM) designed explicitly for end-side devices. We achieve this efficiency through systematic innovation in four key dimensions: model architecture, training data, training algorithms, and inference systems. Specifically, in terms of model architecture, we propose InfLLM v2, a trainable sparse attention mechanism that accelerates both prefilling and decoding phases for long-context processing. Regarding training data, we propose UltraClean, an efficient and accurate pre-training data filtering and generation strategy, and UltraChat v2, a comprehensive supervised fine-tuning dataset. These datasets enable satisfactory model performance to be achieved using just 8 trillion training tokens. Regarding training algorithms, we propose ModelTunnel v2 for efficient pre-training strategy search, and improve existing post-training methods by introducing chunk-wise rollout for load-balanced reinforcement learning and data-efficient tenary LLM, BitCPM. Regarding inference systems, we propose CPM.cu that integrates sparse attention, model quantization, and speculative sampling to achieve efficient prefilling and decoding. To meet diverse on-device requirements, MiniCPM4 is available in two versions, with 0.5B and 8B parameters, respectively. Furthermore, we construct a hybrid reasoning model, MiniCPM4.1, which can be used in both deep reasoning mode and non-reasoning mode. Evaluation results demonstrate that MiniCPM4 and MiniCPM4.1 outperform similar-sized open-source models across benchmarks, with the 8B variants showing significant speed improvements on long sequence understanding and generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エンドサイドデバイス向けに設計された高効率な大規模言語モデル(LLM)であるMiniCPM4を紹介する。 この効率性は、モデルアーキテクチャ、トレーニングデータ、トレーニングアルゴリズム、推論システムという4つの重要な側面において、体系的な革新を通じて達成します。 具体的には、モデルアーキテクチャの観点から、長文処理のためのプリフィルとデコードの両方を高速化する訓練可能なスパースアテンション機構であるInfLLM v2を提案する。 トレーニングデータに関しては,トレーニング前データフィルタリングと生成戦略の効率的かつ正確なUltraCleanと,包括的教師付き微調整データセットであるUltraChat v2を提案する。 これらのデータセットは、たった8兆のトレーニングトークンを使用して、十分なモデルパフォーマンスを達成することができる。 トレーニングアルゴリズムについて,負荷バランス強化学習のためのチャンクワイズロールアウトとデータ効率の高いテナリーLLM,BitCPMを導入することで,事前学習を効率的に行うためのModelTunnel v2を提案する。 推論システムに関して, スパースアテンション, モデル量子化, 投機的サンプリングを統合し, 効率的なプリフィルとデコードを実現するCPM.cuを提案する。 デバイス上のさまざまな要件を満たすため、MiniCPM4はそれぞれ0.5Bと8Bのパラメータを持つ2つのバージョンが提供されている。 さらに、深い推論モードと非推論モードの両方で使用できるハイブリッド推論モデルMiniCPM4.1を構築した。 評価の結果、MiniCPM4とMiniCPM4.1はベンチマーク全体で類似のサイズのオープンソースモデルよりも優れており、8Bの派生モデルは長いシーケンスの理解と生成において大幅な速度向上を示した。

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