[イーデイリーKim Hyun-ah 記者]LG Uplus(032640)は、スマートフォン上で小型言語モデル（sLM）を効率的に実行・学習させる技術を研究し、世界の主要な人工知能（AI）学会であるNeurIPS 2026のワークショップに論文2編が採択される成果を上げました。

モデルの軽量化と推論加速技術を適用し、AIの処理速度を従来の方式より約4.5倍向上させ、バッテリー消費を約77％削減しました。

LGユープラスは29日、AIトークン最適化に関する研究論文2編が、NeurIPS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と並んで世界3大AI学会の一つに数えられています。今年の学術大会は12月6日から12日まで、オーストラリアのシドニーで開催されます。

今回の研究は、スマートフォンのようにメモリと電力の使用に制約がある環境において、小型言語モデルを効率的に実行・学習することに焦点を当てました。トークンとは、AIが質問を理解し、回答を生成する際に使用するデータ単位のことです。トークンを効率的に処理すれば、応答速度を高め、演算リソースと電力の使用量を削減することができます。

LG U+は、通話サービスに活用する小型言語モデルを開発し、モデルの軽量化と推論加速技術を適用して、スマートフォン環境に合わせて最適化しました。同社は、その結果、従来の方式に比べて処理速度を約4.5倍向上させ、バッテリー消費を約77％削減したと説明しました。限られた演算リソースを活用しつつ、モデルの性能低下を最小限に抑えることに注力しました。

個人データを外部サーバーに送信せず、スマートフォン内でAIを学習させる技術についても研究しました。学習に必要な演算とメモリ使用量を削減し、端末内部で追加の学習を行い、実際のスマートフォン環境において性能を検証しました。LG U+は、個人データを端末外に送信することなく、サーバーで学習したモデルと同等の精度を確認したと明らかにしました。

LG U+は、今回の研究で得られた技術を自社のAIサービスに適用する方法を検討しています。スマートフォンで検証した最適化技術を、サーバーのグラフィックス処理装置（GPU）環境へと拡大し、AIサービスの応答速度とリソース効率を高める計画です。

LG U+のイ・サンヨプ最高技術責任者（CTO）は、「今回の論文の採択は、制限された環境においてもAIを迅速かつ効率的に実行・学習するための研究成果が認められたものです」と述べ、「関連技術を実際のサービスに適用し、サーバー環境まで研究範囲を拡大していきます」と語りました。