富士通、生成ＡＩ再構成技術で「Ｔａｋａｎｅ」強化、１ビット量子化で９４％削減・３倍速達成
- 2025/9/8 12:18
- その他・経済
■世界最高水準の精度維持率８９％、Ｃｏｈｅｒｅ社モデルも公開
富士通＜６７０２＞（東証プライム）は９月８日、生成ＡＩの軽量化と省電力化を実現する「生成ＡＩ再構成技術」を開発し、自社の大規模言語モデル「Ｔａｋａｎｅ」を強化したと発表した。同技術は、重みパラメータを極限まで圧縮する１ビット量子化技術と、軽量化と精度向上を両立させる特化型ＡＩ蒸留技術の２つから成る。特に１ビット量子化は、メモリ消費量を最大９４％削減しつつ世界最高水準の精度維持率８９％を実現、推論速度も従来比３倍に高速化した。従来主流のＧＰＴＱが精度維持率２０％以下に留まる中での成果であり、ハイエンドＧＰＵ４枚が必要だった大規模モデルをローエンドＧＰＵ１枚で実行可能にする大幅な効率化を達成した。
同社は同技術により、スマートフォンや工場設備などのエッジデバイス上でのＡＩエージェント実行を可能にするとしている。これによりリアルタイム応答性の向上やデータセキュリティ強化、さらに消費電力の抜本的削減が実現され、持続可能なＡＩ社会の構築に寄与する。本年度下期からは「Ｔａｋａｎｅ」のトライアル環境を順次提供し、さらにＣｏｈｅｒｅ社の研究用モデル「Ｃｏｍｍａｎｄ Ａ」を量子化した成果を、Ｈｕｇｇｉｎｇ Ｆａｃｅを通じて公開する計画である。また、社内ＣＲＭデータによる商談勝敗予測タスクでは推論速度を１１倍にしつつ精度を４３％改善する成果を確認、画像認識でも既存技術を１０％上回る精度を実証した。これにより、モデルの軽量化と精度向上を同時に実現できる有効性が裏付けられた。
富士通は今後、金融・製造・医療・小売など特化分野向けの軽量ＡＩエージェント群を展開し、社会や産業のデジタル変革を加速させる方針である。将来的には、モデルのメモリ消費量をさらに１０００分の１に削減し、あらゆる場所で高精度な生成ＡＩが利用できる環境を整えることを目指す。また、複雑な因果関係を理解し自律的に最適解を導く次世代ＡＩエージェントアーキテクチャの構築に向け研究開発を進めるとしている。（情報提供：日本インタビュ新聞社・株式投資情報編集部）
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