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量子計(jì)算對(duì)AI的意義
去中心化和模擬量子硬件
對(duì)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(yè) 科技週邊 人工智慧 量子啟發(fā)的AI可以與當(dāng)今的大型語(yǔ)言模型競(jìng)爭(zhēng)嗎?

量子啟發(fā)的AI可以與當(dāng)今的大型語(yǔ)言模型競(jìng)爭(zhēng)嗎?

Apr 20, 2025 am 11:18 AM

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

來(lái)自列支敦士登的一家公司Dynex最近在其SXSW 2025創(chuàng)新獎(jiǎng)決賽中推出其量子擴(kuò)散大型語(yǔ)言模型(qdLLM),成為一個(gè)引人注目的發(fā)展。該公司聲稱,其qdLLM能夠比依賴於當(dāng)前技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)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(duì)AI的更廣泛未來(lái)意味著什麼?

量子計(jì)算對(duì)AI的意義

量子計(jì)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(shí)存在於多種狀態(tài)。這使得量子計(jì)算機(jī)能夠並行評(píng)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(shí)別等任務(wù)中可能具有優(yōu)勢(shì)。

在AI領(lǐng)域,研究人員已經(jīng)探索了量子特性如何改進(jìn)自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化和模型訓(xùn)練效率等任務(wù)。然而,這些努力大多仍處?kù)对缙陔A段。例如,IBM和麻省理工學(xué)院研究了混合量子經(jīng)典模型如何減少特定深度學(xué)習(xí)任務(wù)的訓(xùn)練時(shí)間,而Zapata AI等初創(chuàng)公司正在試驗(yàn)用於情感分析和預(yù)測(cè)的量子增強(qiáng)模型。

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

Dynex的qdLLM:一種基於擴(kuò)散的並行方法

與使用自回歸技術(shù)一次生成一個(gè)標(biāo)記的基於Transformer的模型不同,Dynex的qdLLM建立在一個(gè)擴(kuò)散模型之上,該模型並行創(chuàng)建輸出標(biāo)記。據(jù)Dynex稱,這種方法在計(jì)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(gè)詞接一個(gè)詞,”Dynex聯(lián)合創(chuàng)始人兼Dynex Moonshots任務(wù)負(fù)責(zé)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(xué)和谷歌DeepMind在內(nèi)的幾個(gè)學(xué)術(shù)項(xiàng)目,以及主要AI技術(shù)提供商的倡議,最近開始探索基於擴(kuò)散的Transformer。

Dynex進(jìn)一步通過集成量子退火(一種量子優(yōu)化形式)來(lái)改進(jìn)文本生成過程中的標(biāo)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(jì)算開銷。

去中心化和模擬量子硬件

Dynex模型的一個(gè)獨(dú)特之處在於它依賴於模擬量子行為的GPU去中心化網(wǎng)絡(luò),而不是需要訪問實(shí)際的量子硬件。這種設(shè)計(jì)允許系統(tǒng)擴(kuò)展到Dynex描述的最多一百萬(wàn)個(gè)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(luò)上計(jì)算,這些GPU有效地模擬了量子計(jì)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(yīng)商正在開發(fā)平臺(tái),以便在物理硬件準(zhǔn)備就緒之前大規(guī)模模擬量子邏輯。

除了軟件之外,Dynex計(jì)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(dǎo)量子芯片不同,Apollo設(shè)計(jì)為在室溫下運(yùn)行,支持集成到邊緣設(shè)備中。

“使用神經(jīng)形態(tài)電路允許Dynex大規(guī)模模擬量子計(jì)算,最多可達(dá)100萬(wàn)個(gè)算法量子位,”Herrmann解釋說。 “Dynex將開始生產(chǎn)實(shí)際的量子芯片,這些芯片也基於神經(jīng)形態(tài)範(fàn)式。”

對(duì)AI效率和環(huán)境影響的量子影響

Dynex表示,qdLLM實(shí)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(wù)的GPU資源的10%。這些都是重要的說法,特別是考慮到人們對(duì)AI能源消耗的日益關(guān)注。

“量子算法的效率和並行性降低了能耗,因?yàn)樗俣忍岣吡?0倍,只需要10%的GPU數(shù)量,”Herrmann說。

雖然仍然需要獨(dú)立驗(yàn)證,但Dynex的方法與Cerebras Systems的努力相呼應(yīng),後者已經(jīng)創(chuàng)建了使用更少能量進(jìn)行訓(xùn)練任務(wù)的晶圓級(jí)芯片。另一個(gè)例子是Graphcore,其智能處理單元(IPU)旨在通過專門的並行架構(gòu)來(lái)減少AI工作負(fù)載的能源足跡。

Dynex報(bào)告稱,qdLLM在需要強(qiáng)推理的基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)強(qiáng)勁,優(yōu)於領(lǐng)先模型,包括ChatGPT和Grok。雖然尚未發(fā)佈公共基準(zhǔn)數(shù)據(jù),但該公司表示,隨著其更接近2025年的市場(chǎng)發(fā)布,它將發(fā)布比較研究。在提供同行評(píng)審的基準(zhǔn)測(cè)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(zhǔn)測(cè)試,並已證明某些需要強(qiáng)推理的問題無(wú)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(zhǎng)期來(lái)看,Dynex認(rèn)為量子計(jì)算將成為AI領(lǐng)域的核心。

“我們認(rèn)為量子將在未來(lái)5年主導(dǎo)AI,”Herrmann說。

這一預(yù)測(cè)仍然是推測(cè)性的,儘管並非沒有先例。麥肯錫、波士頓諮詢集團(tuán)和Gartner的分析師都指出,量子計(jì)算可以極大地改進(jìn)優(yōu)化和模擬任務(wù),但對(duì)於大多數(shù)用例而言,可能要到2030年以後才會(huì)實(shí)現(xiàn)。更謹(jǐn)慎的觀點(diǎn)認(rèn)為,量子-AI混合體將首先出現(xiàn)在利基應(yīng)用中,例如藥物發(fā)現(xiàn)、金融風(fēng)險(xiǎn)建?;蚓W(wǎng)絡(luò)安全。

目前,Dynex處?kù)兑粋€(gè)不斷壯大的領(lǐng)域中,該領(lǐng)域正在試驗(yàn)量子增強(qiáng)或量子啟發(fā)式AI方法。他們的去中心化、基於擴(kuò)散的qdLLM能否超越基準(zhǔn)測(cè)試還有待觀察,但它的出現(xiàn)表明,對(duì)AI新基礎(chǔ)的搜索遠(yuǎn)未結(jié)束。

以上是量子啟發(fā)的AI可以與當(dāng)今的大型語(yǔ)言模型競(jìng)爭(zhēng)嗎?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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