論文の概要: Model Fusion with Multi-LoRA Inference for Tool-Enhanced Game Dialogue Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24229v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 03:15:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.716647
• Title: Model Fusion with Multi-LoRA Inference for Tool-Enhanced Game Dialogue Agents
• Title（参考訳）: ツール強化型ゲーム対話エージェントのためのマルチロラ推論を用いたモデル融合
• Authors: Kangxu Wang, Ze Chen, Chengcheng Wei, Jiewen Zheng, Jiarong He, Max Gao,
• Abstract要約: 本稿では,CPDC 2025チャレンジのGPUトラックに対するOpdainlpチームのソリューションについて述べる。 この課題は3つのタスクから構成されており、キャラクターのペルソナに準拠し、ゲームのワールドビューと整合し、関数呼び出しをサポートするゲーム内会話型AIの構築を目指している。 我々は,LoRAファインチューニングとモデル融合を併用したQwen3-14Bを用い,推論中に複数のLoRAアダプタと統合されたベースモデルを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.949910920517526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the opdainlp team's solution for the GPU track of the CPDC 2025 challenge. The challenge consists of three tasks, aiming to build an in-game conversational AI that adheres to character personas, aligns with the game's worldview, and supports function calling. Considering both effectiveness and resource/time constraints during inference, we synthesized data for some of the tasks based on the datasets provided by the competition organizers. We employed Qwen3-14B with LoRA fine-tuning and model fusion, and utilized a base model integrated with multiple LoRA adapters during inference. Specifically, in the competition, we used three distinct LoRA adapters to handle tool calling, response generation with tool call results, and response generation without tool call results, respectively. MultiLoRA inference was implemented using vLLM. Our solution achieved the first place in Task 1 and Task 3, and the second place in Task 2 of the GPU track.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CPDC 2025チャレンジのGPUトラックに対するOpdainlpチームのソリューションについて述べる。 この課題は3つのタスクから構成されており、キャラクターのペルソナに準拠し、ゲームのワールドビューと整合し、関数呼び出しをサポートするゲーム内会話型AIの構築を目指している。 推論における有効性と資源/時間制約を考慮し,コンペティションオーガナイザが提供したデータセットに基づいて,タスクのいくつかのデータを合成した。 我々は,LoRAファインチューニングとモデル融合を併用したQwen3-14Bを用い,推論中に複数のLoRAアダプタと統合されたベースモデルを用いた。 具体的には,ツールコールによる応答生成,ツールコールによる応答生成,ツールコールによる応答生成の3つの異なるLoRAアダプタについて検討した。 マルチロラ推論はvLLMを用いて実装された。 当社のソリューションは,第1タスクと第3タスクで第2位,GPUトラックの第2タスクで第1位を獲得しました。

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