Сегодня 03 мая 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

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

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.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Meta увеличила прогноз по капзатратам на год из-за роста цен и затрат на ЦОД 2 ч.
Qualcomm готовится поставлять чипы гиперскейлеру — инвесторы довольны, поскольку на мобильном направлении не всё гладко 3 ч.
Учёные создали искусственные нейроны, сигналы которых живой мозг воспринял как свои 5 ч.
NASA зальёт деньгами производителей лунных посадочных модулей — без них база на Луне не появится 12 ч.
Поиском мест для добычи воды на Марсе займутся дроны с георадарами 13 ч.
«Большая четвёрка» гиперскейлеров увеличит капзатраты до $725 млрд 13 ч.
AMD EPYC и NVIDIA RTX Pro Blackwell: QNAP представила хранилище QAI-h1290FX для ИИ-задач 13 ч.
NVIDIA сворачивает продажи ряда модулей Jetson из-за роста цен на память LPDDR4 14 ч.
Искусственный коллективный разум: роботы-муравьи научились строить и разрушать без сложного ИИ 14 ч.
Apple забросали десятками исков за преследования с помощью AirTag 16 ч.