LGユプラスのトークン最適化研究2件、NeurIPS 2026採択
Chosun Ilbo2026年10月29日 (木)
- •LGユプラスのトークン最適化研究2件がNeurIPS 2026のワークショップに採択
- •通話用AI、処理速度約4.5倍・バッテリー消費約77％減
- •端末内追加学習でサーバー学習と同水準の精度、サーバーGPU環境への拡大も計画
LGユプラスは29日、AIの応答を速めてバッテリー消費を抑えるトークン最適化の研究論文2件が、NeurIPS 2026のオンデバイス・インテリジェンス・ワークショップに採択されたと発表しました。NeurIPSはICML、ICLRと並ぶ世界3大AI学会の一つです。2026年の会議は12月6〜12日にオーストラリアのシドニーで開かれ、ワークショップは特定の研究テーマを扱う会議内のセッションです。
研究チームは、スマートフォンの限られたメモリーと電力で小型言語モデル（小規模な言語モデル）を効率よく動かし、学習させる方法を研究しました。通話サービス向けのモデルにモデル軽量化と推論高速化の技術を適用し、スマートフォンでの実行に合わせました。LGユプラスによると、クラウドAIの最新水準の性能を保ちながら、従来方式より処理速度を約4.5倍に高め、バッテリー消費を約77％削減しました。限られた計算資源とバッテリーを効率的に使い、性能低下を最小限に抑えたとしています。
もう一つの研究では、個人データを外部に送らず、スマートフォン内でAIを追加学習させる技術を検討しました。学習に必要な計算とメモリーの使用を効率化して端末内で追加学習を行い、実際のスマートフォン環境での検証では、サーバーで学習した場合と同水準の精度を確認したと同社は説明しました。LGユプラスは研究技術を今後、複数のAIサービスに活用する方法を検討しています。また、スマートフォンで検証した最適化技術をサーバーのGPU環境にも広げ、顧客がより速く便利にAIを利用できるようにする計画です。