論文の概要: The nextAI Solution to the NeurIPS 2023 LLM Efficiency Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09034v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 06:52:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.733044
• Title: The nextAI Solution to the NeurIPS 2023 LLM Efficiency Challenge
• Title（参考訳）: NeurIPS 2023 LLM効率問題への次のAIソリューション
• Authors: Gyuwon Park, DongIl Shin, SolGil Oh, SangGi Ryu, Byung-Hak Kim,
• Abstract要約: 我々は,厳密な制約の中で基礎モデルを微調整することを目的として,NeurIPS LLM Effective Challengeに参加した。 LLaMa2 70億モデルは、1つのA100 40GB GPUに24時間制限で最適化されています。 本研究は,資源制約環境下での大規模モデルの最適化の実現可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.188631035347989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) has significantly impacted the field of natural language processing, but their growing complexity raises concerns about resource usage and transparency. Addressing these challenges, we participated in the NeurIPS LLM Efficiency Challenge, aiming to fine-tune a foundation model within stringent constraints. Our focus was the LLaMa2 70 billion model, optimized on a single A100 40GB GPU within a 24-hour limit. Our methodology hinged on a custom dataset, carefully assembled from diverse open-source resources and benchmark tests, aligned with the challenge's open-source ethos. Our approach leveraged Quantized-Low Rank Adaptation (QLoRA) Fine tuning, integrated with advanced attention mechanisms like Flash Attention 2. We experimented with various configurations of the LoRA technique, optimizing the balance between computational efficiency and model accuracy. Our fine-tuning strategy was underpinned by the creation and iterative testing of multiple dataset compositions, leading to the selection of a version that demonstrated robust performance across diverse tasks and benchmarks. The culmination of our efforts was an efficiently fine-tuned LLaMa2 70B model that operated within the constraints of a single GPU, showcasing not only a significant reduction in resource utilization but also high accuracy across a range of QA benchmarks. Our study serves as a testament to the feasibility of optimizing large-scale models in resource-constrained environments, emphasizing the potential of LLMs in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進化は、自然言語処理の分野に大きな影響を与えたが、その複雑化は、リソースの使用と透明性に関する懸念を提起している。 これらの課題に対処するため,我々は,厳密な制約の中で基礎モデルを微調整することを目的とした,NeurIPS LLM Effective Challengeに参加した。 LLaMa2 70億モデルは、1つのA100 40GB GPUに24時間制限で最適化されています。 当社の方法論は,さまざまなオープンソースリソースとベンチマークテストから慎重に収集された,カスタムデータセットをベースとしていました。 当社のアプローチでは、Flash Attention 2.0のような高度な注意機構と統合された、Quantized-Low Rank Adaptation (QLoRA)ファインチューニングを活用しました。 計算効率とモデル精度のバランスを最適化し,LoRA手法の様々な構成を実験した。 私たちの微調整戦略は、複数のデータセット合成の作成と反復的なテストによって支えられ、さまざまなタスクやベンチマークで堅牢なパフォーマンスを示すバージョンが選択されました。 我々の取り組みの成果は、1つのGPUの制約内で動作する効率よく微調整されたLLaMa2 70Bモデルであり、リソース使用率の大幅な低下だけでなく、様々なQAベンチマークで高い精度を示している。 本研究は,資源制約環境における大規模モデルの最適化の実現可能性を示すものであり,実世界の応用におけるLCMの可能性を強調している。

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