В Китае квантовый компьютер впервые применили для точной настройки ИИ

Китайские учёные первыми в мире использовали квантовый компьютер для точной настройки искусственного интеллекта — большой языковой модели с одним миллиардом параметров. Это стало первым использованием квантовой платформы, имеющим практическую ценность. В этом проявил себя компьютер Wukong китайской компании Origin, основанный на 72 сверхпроводящих кубитах.

Источник изображения: Origin

Система Wukong относится к третьему поколению квантовых компьютеров Origin. В январе 2024 года к ней был открыт облачный доступ со всего мира. Как признаются разработчики, поток учёных возглавили исследователи из США, несмотря на то что китайским учёным доступ к аналогичным ресурсам западных партнёров по-прежнему закрыт.

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

По словам учёных, система Origin Wukong на 8,4 % улучшила результаты обучения ИИ при одновременном сокращении количества параметров на 76 %. Обычно для решения подобных задач — специализации ИИ общего назначения — используются суперкомпьютеры, что требует значительных вычислительных и энергетических ресурсов. Квантовый вычислитель, использующий принцип квантовой суперпозиции — множества вероятностных состояний вместо двух классических (0 и 1), способен экспоненциально ускорить расчёты при относительно скромных затратах ресурсов.

В частности, учёные продемонстрировали преимущества точной настройки большой языковой модели с помощью квантовой системы для диагностики психических расстройств (число ошибок снижено 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 то, что назвали «квантово-взвешенной тензорной гибридной настройкой параметров». Весовые значения обрабатывала квантовая платформа, в то время как классическая часть готовила большую языковую модель. Благодаря суперпозиции и эффекту квантовой запутанности платформа Origin Wukong смогла одновременно обрабатывать огромное количество комбинаций параметров, что ускорило специализацию модели.