Ի՞նչ է պահպանում քվանտային հաշվարկը գեներատիվ AI-ի համար:

Գեներատիվ AI, Օրինակ, մեծ լեզվի մոդելներ (LLMs) ChatGPT-ի նման, աննախադեպ աճ է ապրում, ինչպես ցույց է տրված ա վերջին հետազոտության McKinsey Global-ի կողմից: Այս մոդելները, որոնք նախատեսված են տարբեր բովանդակություն ստեղծելու համար՝ սկսած տեքստից և վիզուալից մինչև աուդիո, հավելվածներ են գտնում առողջապահության, կրթության, զվարճանքի և բիզնեսի ոլորտներում: Այնուամենայնիվ, գեներատիվ AI-ի լայնածավալ օգուտները ուղեկցվում են զգալի ֆինանսական և բնապահպանական մարտահրավերներ. Օրինակ, ChatGPT-ն օրական ծախսում է $100,000՝ ընդգծելով այս մոդելների հետ կապված ֆինանսական լարվածությունը: Բացի դրամական մտահոգություններից, շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը էական է, քանի որ ուսուցանում է գեներատիվ AI մոդել, ինչպիսին է LLM-ը 300 տոննա CO2. Չնայած վերապատրաստմանը, գեներատիվ AI-ի օգտագործումը նաև էներգիայի զգալի պահանջարկ ունի: Օրինակ՝ այդպես է մասին որ 1,000 պատկեր ստեղծելը, օգտագործելով գեներատիվ AI մոդելը, ինչպիսին Stable Diffusion-ն է, ունի ածխածնի հետք, որը համարժեք է միջին մեքենայում 4.1 մղոն անցնելուն: Զեկույցի համաձայն՝ գեներատիվ AI-ն աջակցող տվյալների կենտրոնները նպաստում են 2-3% ջերմոցային գազերի համաշխարհային արտանետումների մասին:

Արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատիվ մարտահրավերների դեմ պայքար

Այս մարտահրավերները հիմնականում բխում են գեներատիվ AI-ի պարամետրային ինտենսիվ ճարտարապետությունից՝ ներառելով միլիարդավոր պարամետրեր, որոնք պատրաստված են տվյալների լայնածավալ հավաքածուների վրա: Այս վերապատրաստման գործընթացը հիմնված է հզոր սարքաշարի վրա, ինչպիսիք են GPU-ները կամ TPU-ները, որոնք հատուկ օպտիմիզացված են զուգահեռ մշակման համար: Թեև այս մասնագիտացված սարքավորումը բարձրացնում է գեներատիվ AI մոդելների վերապատրաստման և օգտագործման արդյունավետությունը, այն նաև հանգեցնում է զգալի ծախսերի՝ կապված արտադրության, պահպանման և այս սարքաշարի շահագործման համար էներգիայի պահանջների հետ:

Այսպիսով, ներկայումս ջանքեր են գործադրվում բարելավելու տնտեսական կենսունակությունը և գեներատիվ AI-ի կայունությունը. Նշանավոր ռազմավարությունը ներառում է գեներատիվ AI-ի փոքրացում նվազեցնելով այս մոդելների լայնածավալ պարամետրերը: Այնուամենայնիվ, այս մոտեցումը մտահոգություններ է առաջացնում գեներացնող AI մոդելների ֆունկցիոնալության կամ կատարողականի վրա հնարավոր ազդեցությունների վերաբերյալ: Հետազոտվող մեկ այլ ճանապարհ ներառում է գեներատիվ արհեստական ​​ինտելեկտի համար օգտագործվող ավանդական հաշվողական համակարգերի խոչընդոտների վերացումը: Հետազոտողները ակտիվորեն զարգացնում են անալոգային համակարգեր՝ հաղթահարելու համար Ֆոն Նեյմանի խցան, որը տարանջատում է մշակումն ու հիշողությունը՝ առաջացնելով կապի զգալի ծախսեր։

Այս ջանքերից դուրս, ավելի քիչ ուսումնասիրված տիրույթը ներառում է մարտահրավերներ դասական թվային հաշվողական պարադիգմում, որն օգտագործվում է գեներատիվ AI մոդելների համար: Սա ներառում է կոմպլեքս տվյալների ներկայացումը երկուական թվերով, ինչը կարող է սահմանափակել ճշգրիտ և ազդեցության հաշվարկները մեծ գեներատիվ AI մոդելների ուսուցման համար: Ավելի կարևոր է, որ թվային հաշվողական պարադիգմի հաջորդական մշակումը զուգահեռաբար բերում է խցանումներ, ինչը հանգեցնում է մարզումների երկարատև ժամանակի և էներգիայի սպառման ավելացմանը: Այս մարտահրավերներին դիմակայելու համար, քվանտ հաշվարկ առաջանում է որպես հզոր պարադիգմ: Հետևյալ բաժիններում մենք ուսումնասիրում ենք քվանտային հաշվողական սկզբունքները և դրանց ներուժը՝ գեներատիվ AI-ի խնդիրները լուծելու համար:

Հասկանալով քվանտային հաշվարկը

Քվանտային հաշվարկը ձևավորվող պարադիգմ է, որը ոգեշնչվում է ամենափոքր մասշտաբներով մասնիկների վարքագծից: Դասական հաշվարկներում տեղեկատվությունը մշակվում է երկու վիճակներից մեկում՝ 0 կամ 1, գոյություն ունեցող բիթերի միջոցով: Քվանտային համակարգիչները, սակայն, օգտագործում են քվանտային բիթեր կամ քուբիթներ, որոնք կարող են միաժամանակ գոյություն ունենալ մի քանի վիճակներում, ինչը հայտնի է որպես սուպերպոզիցիա:

Դասական և քվանտային համակարգիչների միջև տարբերությունը ինտուիտիվ հասկանալու համար պատկերացրեք դասական համակարգիչը որպես լույսի անջատիչ, որտեղ այն կարող է լինել կամ միացված (1) կամ անջատված (0): Այժմ պատկերացրեք քվանտային համակարգիչը որպես լույսի մարման անջատիչ, որը կարող է միաժամանակ գոյություն ունենալ տարբեր դիրքերում՝ ներկայացնելով բազմաթիվ վիճակներ: Այս ունակությունը թույլ է տալիս քվանտային համակարգիչներին միաժամանակ ուսումնասիրել տարբեր հնարավորություններ՝ դրանք դարձնելով բացառիկ հզոր որոշ տեսակի հաշվարկների համար:

Բացի սուպերպոզիցիայից, քվանտային հաշվիչը օգտագործում է մեկ այլ հիմնարար սկզբունք՝ խճճվածությունը: Խճճվածությունը կարելի է համարել որպես միստիկ կապ մասնիկների միջև: Եթե ​​երկու քյուբիթները խճճվում են, մի կիբիթի վիճակի փոփոխությունը ակնթարթորեն ազդում է մյուսի վիճակի վրա՝ անկախ նրանց միջև ֆիզիկական հեռավորությունից:

Այս քվանտային հատկությունները՝ սուպերպոզիցիան և խճճվածությունը, հնարավորություն են տալիս քվանտային համակարգիչներին զուգահեռ կատարել բարդ գործողություններ՝ զգալի առավելություն տալով դասական համակարգիչների նկատմամբ հատուկ խնդիրների դեպքում:

 Քվանտային հաշվարկ՝ կենսունակ և կայուն գեներատիվ AI-ի համար

Քվանտային հաշվարկը ներուժ ունի լուծելու գեներատիվ AI-ի արժեքի և կայունության հետ կապված մարտահրավերները: Արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատիվ մոդելների ուսուցումը ներառում է բազմաթիվ պարամետրերի ճշգրտում և տվյալների լայնածավալ հավաքածուների մշակում: Քվանտային հաշվարկը կարող է հեշտացնել բազմաթիվ պարամետրերի կոնֆիգուրացիաների միաժամանակյա ուսումնասիրությունը, պոտենցիալ արագացնող ուսուցում. Ի տարբերություն թվային հաշվարկների, որոնք հակված են հաջորդական մշակման ժամանակ խցանումների, քվանտային խճճվածությունը թույլ է տալիս զուգահեռ մշակել պարամետրերի ճշգրտումները՝ զգալիորեն արագացնելով ուսուցումը: Բացի այդ, քվանտային ներշնչված տեխնիկան, ինչպիսին է տենզորային ցանցերը, կարող են սեղմել գեներատիվ մոդելները, ինչպիսիք են տրանսֆորմատորները, «տենսորիզացիա»: Սա կարող է կրճատել ծախսերը և ածխածնի հետքը՝ գեներատիվ մոդելները դարձնելով ավելի մատչելի, հնարավորություն տալով տեղակայվել ծայրամասային սարքերում և օգուտ տալ բարդ մոդելներին: Տենզորացված գեներատիվ մոդելները ոչ միայն սեղմում են, այլ նաև բարձրացնում են նմուշի որակը՝ ազդելով գեներատիվ AI խնդիրների լուծման վրա:

Ավելին, Քվանտային մեքենայական ուսուցում, զարգացող դիսցիպլին, կարող է առաջարկել տվյալների մանիպուլյացիայի նոր մոտեցումներ: Բացի այդ, քվանտային համակարգիչները կարող են ապահովել հաշվողական հզորությունը, որն անհրաժեշտ է բարդ գեներատիվ AI առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են մեծ վիրտուալ միջավայրերի մոդելավորումը կամ իրական ժամանակում բարձր լուծաչափով բովանդակություն ստեղծելը: Հետևաբար, քվանտային հաշվարկների ինտեգրումը խոստանում է զարգացնել արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատիվ կարողությունները և արդյունավետությունը:

Քվանտային հաշվարկների մարտահրավերները գեներատիվ AI-ի համար

Թեև գեներատիվ AI-ի համար քվանտային հաշվարկների հնարավոր օգուտները խոստումնալից են, այն պահանջում է զգալի մարտահրավերների հաղթահարում: Գործնական քվանտային համակարգիչների մշակումը, որոնք կարևոր են գեներատիվ AI-ի մեջ անխափան ինտեգրման համար, դեռ վաղ փուլերում են: Քուբիթների կայունությունը, որը հիմնարար է քվանտային տեղեկատվության համար, ահռելի տեխնիկական մարտահրավեր է նրանց փխրունության պատճառով, ինչը դժվարացնում է կայուն հաշվարկների պահպանումը: Արհեստական ​​ինտելեկտի ճշգրիտ ուսուցման համար քվանտային համակարգերում սխալների լուծումը լրացուցիչ բարդություն է առաջացնում: Քանի որ հետազոտողները պայքարում են այս խոչընդոտների հետ, լավատեսություն կա ապագայի համար, որտեղ գեներատիվ AI-ն, որը սնուցվում է քվանտային հաշվարկներով, փոխակերպիչ փոփոխություններ է բերում տարբեր ոլորտներում:

The Bottom Line

Generative AI-ն պայքարում է ծախսերի և բնապահպանական խնդիրների հետ: Ընթացքի մեջ են այնպիսի լուծումներ, ինչպիսիք են չափերի կրճատումը և խցանումների վերացումը, սակայն քվանտային հաշվարկը կարող է հայտնվել որպես հզոր միջոց: Քվանտային համակարգիչները, օգտագործելով զուգահեռությունը և խճճվածությունը, խոստանում են արագացնել ուսուցումը և օպտիմիզացնել պարամետրերի ուսումնասիրությունը գեներատիվ AI-ի համար: Կուբիտի կայուն զարգացման մարտահրավերները պահպանվում են, սակայն շարունակվող քվանտային հաշվողական հետազոտությունները հուշում են փոխակերպվող լուծումների մասին:

Թեև գործնական քվանտային համակարգիչները դեռ գտնվում են իրենց վաղ փուլերում, նրանց ներուժը հեղափոխելու գեներատիվ AI մոդելների արդյունավետությունը մնում է բարձր: Շարունակական հետազոտություններն ու առաջընթացները կարող են ճանապարհ հարթել բեկումնային լուծումների համար գեներատիվ արհեստական ​​ինտելեկտի կողմից առաջացած բարդ մարտահրավերների համար: