Coin Market Solution logo Coin Market Solution logo
Forklog 2026-05-27 08:11:19

IBM ускорила ИИ-модель с помощью квантового процессора

Исследователи Multiverse Computing заявили о квантовом улучшении большой языковой модели на оборудовании IBM. Речь идет о гибридной схеме с использованием 156-кубитного процессора Heron.  Авторы назвали эксперимент первым «сквозным квантовым улучшением» LLM на сверхпроводящем процессоре для авторегрессионной генерации текста. В тестах использовали Llama 3.1 8B от Meta. Базовую модель не дообучали: параметры «заморозили» и добавили квантовые адаптеры — Cayley-parameterized unitary adapters (CUA). Сначала их тренировали классическим образом, затем подключили к гибридной квантово-классической схеме. Эксперимент провели на IBM Quantum System Two — архитектуре для гибридных квантовых систем. В установке задействовали 156-кубитный чип Heron. Гибридная версия снизила перплексию Llama 3.1 8B на 1,4%. Для этого добавили около 6000 параметров — примерно 0,000075% от размера модели.  В ходе демонстрации квантово-улучшенная Llama правильно ответила на вопросы по астрономии и биологии, с которыми не справилась базовая версия (например, о наличии колец у всех планет-гигантов). По словам ведущего автора исследования Борхи Айспуруа, работа является доказательством концепции. Квантовые блоки позволили точнее предсказывать следующий токен в тексте при минимальных затратах вычислительных мощностей.  Команда рассчитывает добиться дальнейшего снижения перплексии и роста точности при меньшем числе параметров по сравнению с полностью классическими подходами. Напомним, в мае котировки квантовых компаний выросли после объявления Минторга США о выделении $2 млрд американским фирмам в рамках программы CHIPS R&D.  https://forklog.com/news/v-polshe-zapustili-vtoroj-kvantovyj-kompyuter-iqm/

면책 조항 읽기 : 본 웹 사이트, 하이퍼 링크 사이트, 관련 응용 프로그램, 포럼, 블로그, 소셜 미디어 계정 및 기타 플랫폼 (이하 "사이트")에 제공된 모든 콘텐츠는 제 3 자 출처에서 구입 한 일반적인 정보 용입니다. 우리는 정확성과 업데이트 성을 포함하여 우리의 콘텐츠와 관련하여 어떠한 종류의 보증도하지 않습니다. 우리가 제공하는 컨텐츠의 어떤 부분도 금융 조언, 법률 자문 또는 기타 용도에 대한 귀하의 특정 신뢰를위한 다른 형태의 조언을 구성하지 않습니다. 당사 콘텐츠의 사용 또는 의존은 전적으로 귀하의 책임과 재량에 달려 있습니다. 당신은 그들에게 의존하기 전에 우리 자신의 연구를 수행하고, 검토하고, 분석하고, 검증해야합니다. 거래는 큰 손실로 이어질 수있는 매우 위험한 활동이므로 결정을 내리기 전에 재무 고문에게 문의하십시오. 본 사이트의 어떠한 콘텐츠도 모집 또는 제공을 목적으로하지 않습니다.