1: 匿名 2026/08/10(月) 12:05:08 AIの基盤モデルの高性能化を巡り、世界中で競争が激化している。Noetra（ノエトラ）に代表されるように、日本でも国産モデル開発の機運が高まってきた。ただし、研究開発でも巨額の投資でも大幅に先行する米国や中国に、日本が伍していくのは容易ではない。そこで重要になるのが、より少ない計算資源で、より高い性能を見込める独自の技術である。その候補の一つになりうる新たなアーキテクチャを富士通が開発した。既存のLLM（大規模言語モデル）ベースの基盤モデルが利用するTransformerのメモリの利用効率を大幅に高める「PHOTON」と呼ぶ技術である。同社の実験によればメモリ容量当たりのトークンの処理速度（スループット）を、最大で1000倍以上に高められるという。2026年7月に開催した自然言語処理のトップ会議「ACL 2026」で発表した1）、注1）。日経Robotics（日経ロボティクス）《日経Robotics》富士通が新型Transformer提案、メモリ当たりの処理速度を最大3桁向上 AIの基盤モデルの高性能化を巡り、世界中で競争が激化している。Noetra（ノエトラ）に代表されるように、日本でも国産モデル開発の機運が高まってきた。…
