OpenAI、AI圧縮競技「パラメーター・ゴルフ」発表　16MB＋10分縛りで性能競う

　OpenAIが3月18日、AIモデルの圧縮を競技化した「パラメーター・ゴルフ（Parameter Golf）」を発表した。事前学習済みモデルを、極端な制約の下でどこまで高性能にできるかを競う。

　参加者の目標は、固定されたFineWebデータセットに対する「held-out loss」を最小化しつつ、成果物を16MB以内に収めること。16MBは重みだけでなく、学習コードも含めた「weights + training code combined」の上限だ。学習は8基H100 GPU上で10分以内という時間制限もあり、圧縮率だけでなく、短時間学習での収束や評価の一貫性まで含めて最適化を迫る設計になっている。

　参加者は、OpenAIが用意したGitHubリポジトリのベースライン、固定データセット、評価スクリプトを使い、フォークした上で改良案をプルリクエストとして提出する。コードやログ、スコア、短い説明文を添えて提出し、承認されれば自動更新されるリーダーボードに結果が反映される。

　報道によれば、OpenAIは上位参加者を採用面接に招く可能性があるとみられている。

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