韓国の通信事業者 LG U+は、AI Token最適化技術に関する2本の研究論文がNeurIPS 2026端側インテリジェンス（On-Device Intelligence）ワークショップに受理されたことを発表した。この技術は、携帯電話などの計算リソースが制限されたデバイス向けに、AIモデルの計算負荷を軽減し、処理速度を向上させ、電力消費を削減することを目的としている。特に、通話サービス向けの小型言語モデルの最適化方案は、従来の方法と比較して処理速度を約4.5倍向上させ、バッテリー消費を約77%削減することができる。
AIモデルは情報を処理する際に、テキストなどの内容をTokenに分割する。これはモデルが計算を行う基本単位である。端側 AI機能が増加する中、携帯電話は限られたメモリ、プロセッサの計算能力、バッテリー容量の下でモデルを実行する必要があり、計算効率は応答速度とバッテリー持続時間に直接影響を与える。LG U+の今回の研究はToken処理効率に焦点を当てており、モデルの推論過程における遅延とエネルギー消費を削減し、AI機能の携帯電話でのローカル実行効率を向上させることを目指している。
LG U+のAI Token最適化技術が携帯電話の性能を大幅に向上
通話サービスのシーンにおいて、LG U+はモデルの軽量化と推論加速技術を小型言語モデル（sLM）に適用した。クラウドの大規模モデルに直接依存するのではなく、小型言語モデルは計算リソースの要求が相対的に低く、携帯電話などのデバイスでの実行に適している。LG U+が発表したテスト結果によれば、最適化後の関連モデルの処理速度は従来の方法の約4.5倍に達し、バッテリー消費は約77%減少した。
さらに、LG U+はスマートフォン内部でAIモデルを継続的に訓練できる技術を開発した。従来のAI訓練は通常、データをサーバーに転送して処理する必要があるが、この技術は計算量とメモリ使用を削減することで、モデルがデバイス内でユーザーデータを学習できるようにする。LG U+によれば、実際の携帯電話テストにおいて、ローカルで訓練したモデルはサーバーで訓練したモデルとほぼ同等の精度を達成し、ユーザーデータはデバイスを離れることなく、モデルの個人使用環境への適応能力を向上させることができる。
項目 規格 処理速度向上 約4.5倍 バッテリー消費減少 約77%
利益声明：この記事には提携企業の製品リンクが含まれています。リンクを通じて購入した場合、TechRitualは手数料収入を得る可能性がありますが、製品評価や推奨には影響しません。詳細はプライバシーポリシーをご覧ください。