В Китае впервые применили квантовый компьютер для точной настройки искусственного интеллекта

Китайские учёные совершили прорыв, впервые применив квантовый компьютер для точной настройки ИИ — огромной языковой модели с миллиардом параметров. Этот инновационный подход стал первым практическим применением квантовой платформы.

В этом достижении важную роль сыграл компьютер Origin Wukong,или просто Wukong, разработанный китайской компанией Origin. Он оснащён 72 сверхпроводящими кубитами и относится к третьему поколению квантовых компьютеров этой компании. В январе 2024 года был открыт облачный доступ к этой системе для исследователей со всего мира. По признанию разработчиков, наибольший интерес к ней проявили учёные из США, несмотря на то что китайским учёным по-прежнему закрыт доступ к аналогичным ресурсам западных партнёров.

«Это первый случай, когда настоящий квантовый компьютер был использован для точной настройки большой языковой модели в реальных условиях. Это демонстрирует, что современное квантовое оборудование может начать поддерживать задачи обучения ИИ в реальном мире», — отметил Чэнь Чжаоюнь, исследователь из Института искусственного интеллекта при Национальном научном центре в Хэфэе.

Учёные считают, что система Origin Wukong прокачала обучение ИИ на 8,4%, при этом сократив параметры на 76%. Обычно для таких задач, как обучение ИИ, нужны мощные суперкомпьютеры, которые жрут кучу ресурсов. Но квантовый комп, который работает по принципу квантовой суперпозиции (вместо простых 0 и 1 у него куча вероятных состояний), может делать расчеты гораздо быстрее и при этом не требует столько энергии и железа!

Учёные продемонстрировали преимущества точной настройки большой языковой модели с помощью квантовой системы для диагностики психических расстройств, снизив число ошибок на 15%, а также при решении математических задач, где точность выросла с 68% до 82%.

Для запуска алгоритмов обучения ИИ на квантовой платформе исследователи разработали так называемую «квантово-взвешенную тензорную гибридную настройку параметров». Весовые значения обрабатывала квантовая платформа, в то время как классическая часть готовила большую языковую модель. Благодаря суперпозиции и эффекту квантовой запутанности Wukong смог одновременно обрабатывать огромное количество комбинаций параметров, что значительно ускорило специализацию модели.

Источник: vk.com

Комментарии: