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量子計算對AI的意義
去中心化和模擬量子硬件
對AI效率和環(huán)境影響的量子影響
更大的圖景:量子將如何影響AI?
首頁 科技週邊 人工智慧 量子啟發(fā)的AI可以與當今的大型語言模型競爭嗎?

量子啟發(fā)的AI可以與當今的大型語言模型競爭嗎?

Apr 20, 2025 am 11:18 AM

Can Quantum-Inspired AI Compete With Today’s Large Language Models?

來自列支敦士登的一家公司Dynex最近在其SXSW 2025創(chuàng)新獎決賽中推出其量子擴散大型語言模型(qdLLM),成為一個引人注目的發(fā)展。該公司聲稱,其qdLLM能夠比依賴於當前技術基礎設施的傳統(tǒng)基於Transformer的系統(tǒng)更快、更有效地生成生成式AI輸出。

這與其他新興方法相比如何?這對AI的更廣泛未來意味著什麼?

量子計算對AI的意義

量子計算的核心區(qū)別在於它利用量子位(qubit),由於量子疊加,量子位可以同時存在於多種狀態(tài)。這使得量子計算機能夠並行評估大量潛在解決方案,在需要大規(guī)模優(yōu)化、模擬或模式識別等任務中可能具有優(yōu)勢。

在AI領域,研究人員已經(jīng)探索了量子特性如何改進自然語言處理、機器學習優(yōu)化和模型訓練效率等任務。然而,這些努力大多仍處於早期階段。例如,IBM和麻省理工學院研究了混合量子經(jīng)典模型如何減少特定深度學習任務的訓練時間,而Zapata AI等初創(chuàng)公司正在試驗用於情感分析和預測的量子增強模型。

在此背景下,Dynex的方法引入了一種新的架構,該架構使用量子啟發(fā)式算法通過去中心化硬件更有效地運行LLM。

Dynex的qdLLM:一種基於擴散的並行方法

與使用自回歸技術一次生成一個標記的基於Transformer的模型不同,Dynex的qdLLM建立在一個擴散模型之上,該模型並行創(chuàng)建輸出標記。據(jù)Dynex稱,這種方法在計算上更有效,並產(chǎn)生更好的上下文一致性。

“像GPT-4或DeepSeek這樣的傳統(tǒng)模型是順序工作的,一個詞接一個詞,”Dynex聯(lián)合創(chuàng)始人兼Dynex Moonshots任務負責人Daniela Herrmann說。 “qdLLM是並行工作的。它更像人腦一樣思考,一次處理所有模式。這就是量子的力量。”

包括斯坦福大學和谷歌DeepMind在內(nèi)的幾個學術項目,以及主要AI技術提供商的倡議,最近開始探索基於擴散的Transformer。

Dynex進一步通過集成量子退火(一種量子優(yōu)化形式)來改進文本生成過程中的標記選擇,從而使其與眾不同。該公司聲稱,與傳統(tǒng)的LLM相比,這提高了一致性並降低了計算開銷。

去中心化和模擬量子硬件

Dynex模型的一個獨特之處在於它依賴於模擬量子行為的GPU去中心化網(wǎng)絡,而不是需要訪問實際的量子硬件。這種設計允許系統(tǒng)擴展到Dynex描述的最多一百萬個算法量子位。

Herrmann解釋說:“任何量子算法,例如qdLLM,都正在GPU的去中心化網(wǎng)絡上計算,這些GPU有效地模擬了量子計算。”

這種類型的模擬與TensorFlow Quantum(谷歌和X公司)的工作有一些相似之處,TensorFlow Quantum還在經(jīng)典硬件上模擬量子電路以創(chuàng)建算法原型。類似地,許多科技初創(chuàng)公司和供應商正在開發(fā)平臺,以便在物理硬件準備就緒之前大規(guī)模模擬量子邏輯。

除了軟件之外,Dynex計劃在2025年推出自己的神經(jīng)形態(tài)量子芯片Apollo。與需要低溫冷卻的超導量子芯片不同,Apollo設計為在室溫下運行,支持集成到邊緣設備中。

“使用神經(jīng)形態(tài)電路允許Dynex大規(guī)模模擬量子計算,最多可達100萬個算法量子位,”Herrmann解釋說。 “Dynex將開始生產(chǎn)實際的量子芯片,這些芯片也基於神經(jīng)形態(tài)範式?!?/p>

對AI效率和環(huán)境影響的量子影響

Dynex表示,qdLLM實現(xiàn)了90%更小的模型尺寸,速度提高了10倍,並且僅使用了通常用於等效任務的GPU資源的10%。這些都是重要的說法,特別是考慮到人們對AI能源消耗的日益關注。

“量子算法的效率和並行性降低了能耗,因為它速度提高了10倍,只需要10%的GPU數(shù)量,”Herrmann說。

雖然仍然需要獨立驗證,但Dynex的方法與Cerebras Systems的努力相呼應,後者已經(jīng)創(chuàng)建了使用更少能量進行訓練任務的晶圓級芯片。另一個例子是Graphcore,其智能處理單元(IPU)旨在通過專門的並行架構來減少AI工作負載的能源足跡。

Dynex報告稱,qdLLM在需要強推理的基準測試中表現(xiàn)強勁,優(yōu)於領先模型,包括ChatGPT和Grok。雖然尚未發(fā)佈公共基準數(shù)據(jù),但該公司表示,隨著其更接近2025年的市場發(fā)布,它將發(fā)布比較研究。在提供同行評審的基準測試之前,Dynex的性能斷言仍然是軼事性的,但很有趣。

“我們定期發(fā)布qdLLM基準測試,並已證明某些需要強推理的問題無法被ChatGPT、Grok或DeepSeek正確回答,”Herrmann指出。

更大的圖景:量子將如何影響AI?

長期來看,Dynex認為量子計算將成為AI領域的核心。

“我們認為量子將在未來5年主導AI,”Herrmann說。

這一預測仍然是推測性的,儘管並非沒有先例。麥肯錫、波士頓諮詢集團和Gartner的分析師都指出,量子計算可以極大地改進優(yōu)化和模擬任務,但對於大多數(shù)用例而言,可能要到2030年以後才會實現(xiàn)。更謹慎的觀點認為,量子-AI混合體將首先出現(xiàn)在利基應用中,例如藥物發(fā)現(xiàn)、金融風險建?;蚓W(wǎng)絡安全。

目前,Dynex處於一個不斷壯大的領域中,該領域正在試驗量子增強或量子啟發(fā)式AI方法。他們的去中心化、基於擴散的qdLLM能否超越基準測試還有待觀察,但它的出現(xiàn)表明,對AI新基礎的搜索遠未結束。

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