論文の概要: MobileLLM-Pro Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06719v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 05:28:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.088155
• Title: MobileLLM-Pro Technical Report
• Title（参考訳）: MobileLLM-Pro技術報告
• Abstract要約: MobileLLM-Proは、デバイス上でのデプロイメントに最適化された1ビリオンパラメータ言語モデルである。 Gemma 3-1BとLlama 3.2-1Bを11の標準ベンチマークで大幅に上回っている。 最大128,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、4ビット量子化時の小さなパフォーマンスレグレッションのみを表示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.511762884727883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient on-device language models around 1 billion parameters are essential for powering low-latency AI applications on mobile and wearable devices. However, achieving strong performance in this model class, while supporting long context windows and practical deployment remains a significant challenge. We introduce MobileLLM-Pro, a 1-billion-parameter language model optimized for on-device deployment. MobileLLM-Pro achieves state-of-the-art results across 11 standard benchmarks, significantly outperforming both Gemma 3-1B and Llama 3.2-1B, while supporting context windows of up to 128,000 tokens and showing only minor performance regressions at 4-bit quantization. These improvements are enabled by four core innovations: (1) implicit positional distillation, a novel technique that effectively instills long-context capabilities through knowledge distillation; (2) a specialist model merging framework that fuses multiple domain experts into a compact model without parameter growth; (3) simulation-driven data mixing using utility estimation; and (4) 4-bit quantization-aware training with self-distillation. We release our model weights and code to support future research in efficient on-device language models.
• Abstract（参考訳）: モバイルおよびウェアラブルデバイス上での低レイテンシAIアプリケーションを動かす上で、デバイス上での効率的な10億のパラメーターに関する言語モデルが不可欠である。 しかしながら、長いコンテキストウィンドウと実用的なデプロイをサポートする一方で、このモデルクラスで強力なパフォーマンスを達成することは、依然として大きな課題である。 デバイス上でのデプロイメントに最適化された1ビリオンパラメータ言語モデルであるMobileLLM-Proを紹介する。 MobileLLM-Proは11の標準ベンチマークで最先端の結果を達成し、Gemma 3-1BとLlama 3.2-1Bの両方を著しく上回っている。 これらの改善は,(1)暗黙的位置蒸留(暗黙的位置蒸留),(2)複数のドメインエキスパートをパラメータ成長のないコンパクトなモデルに融合する専門的モデル統合フレームワーク,(3)ユーティリティ推定を用いたシミュレーション駆動データ混合,(4)自己蒸留による4ビット量子化認識トレーニングの4つの革新によって実現された。 私たちは、デバイス上での効率的な言語モデルにおける将来の研究を支援するために、モデルウェイトとコードをリリースします。

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