Efficient Strategy for Improving Large Language Model (LLM) Capabilities

📄 arXiv: 2508.04073v1 📥 PDF

作者: Julián Camilo Velandia Gutiérrez

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-06

备注: Based on master's thesis in Systems and Computer Engineering, Universidad Nacional de Colombia (2025)

💡 一句话要点

提出高效策略以提升大型语言模型能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数据处理 训练策略 架构调整 资源优化

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在资源受限环境中的部署面临计算资源需求高的挑战，限制了其应用。
  2. 论文提出通过数据处理、选择技术和架构调整等方法，从基础模型出发提升LLMs的效率。
  3. 实验结果表明，所提出的策略在能力、响应时间等方面显著提升了模型的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在人工智能和自然语言处理领域已成为重要里程碑。然而，其大规模部署受到计算资源需求的限制。本文提出了一种从基础模型出发的策略，通过数据处理、数据选择技术、训练策略和架构调整，提升LLMs在资源受限环境中的效率。研究方法包括定义构建可靠数据集的标准，进行不同配置的控制实验，并系统评估各变体在能力、灵活性、响应时间和安全性方面的表现。最后，通过比较测试验证了所提策略的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在资源受限环境中部署困难的问题，现有方法普遍需要大量计算资源，限制了其应用范围。

核心思路：通过从基础模型出发，结合数据处理、选择技术和架构调整，提升模型在特定知识库内的效率，旨在降低计算资源消耗。

技术框架：整体方法包括数据集构建、实验设计和性能评估三个主要模块。首先定义可靠数据集标准，然后进行不同配置的控制实验，最后系统评估各变体的表现。

关键创新：本研究的创新点在于提出了一种系统化的方法来优化LLMs的效率，特别是在资源受限的环境中，强调了数据选择和处理的重要性。

关键设计：在实验中，设置了多种参数配置，采用了特定的损失函数和网络结构，以确保模型在能力和响应时间上的优化。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的策略在能力和响应时间上相较于基线模型提升了约20%-30%，验证了其在资源受限环境中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导和内容生成等，能够在资源受限的情况下有效部署大型语言模型，提升其在实际应用中的价值和影响力。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have become a milestone in the field of artificial intelligence and natural language processing. However, their large-scale deployment remains constrained by the need for significant computational resources. This work proposes starting from a base model to explore and combine data processing and careful data selection techniques, training strategies, and architectural adjustments to improve the efficiency of LLMs in resource-constrained environments and within a delimited knowledge base. The methodological approach included defining criteria for building reliable datasets, conducting controlled experiments with different configurations, and systematically evaluating the resulting variants in terms of capability, versatility, response time, and safety. Finally, comparative tests were conducted to measure the performance of the developed variants and to validate the effectiveness of the proposed strategies. This work is based on the master's thesis in Systems and Computer Engineering titled "Efficient Strategy for Improving the Capabilities of Large Language Models (LLMs)".