論文の概要: Optimizing the Phi-2 Small Language Model for Real-time Chatbot Applications Using Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) with QLoRA Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33927v1
• Date: Sun, 27 Sep 2026 21:12:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-04 15:36:04.072149
• Title: Optimizing the Phi-2 Small Language Model for Real-time Chatbot Applications Using Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) with QLoRA Quantization
• Title（参考訳）: QLoRA量子化を用いたパラメータ効率細調整(PEFT)を用いたリアルタイムチャットボット用Phi-2小言語モデルの最適化
• Abstract要約: 本研究は,リアルタイムインタラクションにおけるモデル応答の精度を維持しつつ,メモリ使用量を大幅に削減することを目的とする。 この研究の結果は、効率的でスケーラブルでアクセスしやすいAI技術の開発に重大な影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.391985484065646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study explores the optimization of the Phi-2 Small Language Models (SLMs) for real-time chatbot applications through Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) and Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA). QLoRA specifically refers to the integration of PEFT with LoRA alongside a 4-bit quantization process, aimed at enhancing computational efficiency. These models, initially designed for high performance with minimal computational overhead, are further refined to address the constraints of mobile and edge computing environments. By integrating PEFT with QLoRA, the research aims to reduce memory usage significantly while maintaining, or potentially improving, the accuracy of model responses in real-time interactions. The effectiveness of these techniques was evaluated using the ROUGE metric system, which showed notable improvements in the summarization tasks performed by the models. This approach not only confirms the feasibility of using SLMs in resource-restricted environments but also opens up new avenues for deploying advanced AI-driven applications in real-time settings. The study's findings have significant implications for the development of efficient, scalable, and accessible AI technologies, paving the way for broader adoption in various industries.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Phi-2 Small Language Models (SLMs) のパラメータ・エフェクト・ファイン・チューニング (PEFT) と量子化低ランク適応 (QLoRA) によるリアルタイムチャットボットアプリケーションに対する最適化について検討する。 QLoRAは、計算効率の向上を目的とした4ビット量子化プロセスとともに、PEFTとLoRAを統合することを特に指している。 これらのモデルは、当初は計算オーバーヘッドが最小限で高性能に設計されていたが、モバイルおよびエッジコンピューティング環境の制約に対処するためにさらに改良されている。 PEFTとQLoRAを統合することにより,リアルタイムインタラクションにおけるモデル応答の精度を維持しつつ,メモリ使用量を大幅に削減することを目的とする。 これらの手法の有効性をROUGEメートル法を用いて評価し, モデルによる要約作業において顕著な改善が見られた。 このアプローチは、リソース制限された環境でSLMを使用することの可能性を確認するだけでなく、高度なAI駆動アプリケーションをリアルタイム設定でデプロイするための新たな道を開く。 この研究の結果は、効率的でスケーラブルでアクセスしやすいAI技術の開発に重大な影響を及ぼし、様々な産業で広く採用される道を開いた。

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