Quantum Computing ຖືຫຍັງສໍາລັບ Generative AI?

AI ສ້າງ, ເຊັ່ນ​ວ່າ ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ ChatGPT, ກໍາລັງປະສົບກັບການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ, ດັ່ງທີ່ສະແດງຢູ່ໃນ a ການສໍາຫຼວດທີ່ຜ່ານມາ ໂດຍ McKinsey Global. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້, ອອກແບບມາເພື່ອສ້າງເນື້ອຫາທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຕັ້ງແຕ່ຂໍ້ຄວາມ ແລະຮູບພາບໄປຫາສຽງ, ຊອກຫາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ການສຶກສາ, ການບັນເທີງ, ແລະທຸລະກິດ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຜົນປະໂຫຍດອັນກວ້າງຂວາງຂອງ AI ການຜະລິດແມ່ນມາພ້ອມກັບທີ່ສໍາຄັນ ສິ່ງທ້າທາຍດ້ານການເງິນ ແລະສິ່ງແວດລ້ອມ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ChatGPT ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປະຈໍາວັນຂອງ $ 100,000, ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມເຄັ່ງຕຶງທາງດ້ານການເງິນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້. ນອກເຫນືອຈາກຄວາມກັງວົນດ້ານການເງິນ, ຜົນກະທົບດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມແມ່ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຍ້ອນວ່າການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI ທົ່ວໄປເຊັ່ນ LLM ປ່ອຍອອກມາເມື່ອ. 300 ໂຕນ CO2. ເຖິງວ່າຈະມີການຝຶກອົບຮົມ, ການໃຊ້ AI ການຜະລິດກໍ່ມີຄວາມຕ້ອງການພະລັງງານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ມັນແມ່ນ ລາຍງານ ທີ່ສ້າງຮູບພາບ 1,000 ໂດຍໃຊ້ຕົວແບບ AI ທົ່ວໄປເຊັ່ນ Stable Diffusion ມີຮອຍຕີນຄາບອນເທົ່າກັບການປົກຄຸມ 4.1 ໄມລ໌ໃນລົດໂດຍສະເລ່ຍ. ອີງຕາມບົດລາຍງານ, ສູນຂໍ້ມູນສະຫນັບສະຫນູນ AI ​​ການຜະລິດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນ 2-3% ການປ່ອຍອາຍພິດເຮືອນແກ້ວທົ່ວໂລກ.

ຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍ AI ທົ່ວໄປ

ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ຕົ້ນຕໍແມ່ນມາຈາກສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງພາລາມິເຕີຂອງ AI ການຜະລິດ, ການລວມເອົາຕົວກໍານົດການຫຼາຍພັນລ້ານທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນຊຸດຂໍ້ມູນຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມນີ້ອີງໃສ່ຮາດແວທີ່ມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນ GPUs ຫຼື TPUs, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບການປຸງແຕ່ງຂະຫນານ. ໃນຂະນະທີ່ຮາດແວພິເສດນີ້ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບການຝຶກອົບຮົມແລະການນໍາໃຊ້ຂອງແບບຈໍາລອງ AI ການຜະລິດ, ມັນຍັງນໍາໄປສູ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຜະລິດ, ການບໍາລຸງຮັກສາແລະຄວາມຕ້ອງການພະລັງງານສໍາລັບການປະຕິບັດງານຂອງຮາດແວນີ້.

ດັ່ງ​ນັ້ນ, ປະຈຸ​ບັນ​ພວມ​ໄດ້​ຮັບ​ຄວາມ​ພະຍາຍາມ​ເພື່ອ​ປັບປຸງ​ຄວາມ​ສາມາດ​ດ້ານ​ເສດຖະກິດ​ໃຫ້​ດີ​ຂຶ້ນ ຄວາມຍືນຍົງຂອງ AI ການຜະລິດ. ຍຸດທະສາດທີ່ໂດດເດັ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບ ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ການ​ຜະ​ລິດ AI​ ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນຕົວກໍານົດການຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການນີ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຜົນກະທົບທີ່ອາດມີຕໍ່ການເຮັດວຽກຫຼືການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບ AI ການຜະລິດ. ຫົນທາງອີກອັນໜຶ່ງທີ່ຢູ່ພາຍໃຕ້ການສຳຫຼວດແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບການແກ້ໄຂຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນລະບົບຄອມພິວເຕີແບບດັ້ງເດີມທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI ການຜະລິດ. ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງພັດທະນາລະບົບການປຽບທຽບຢ່າງຈິງຈັງເພື່ອເອົາຊະນະ Von Neumann ຄອດຄໍ, ເຊິ່ງແຍກການປະມວນຜົນແລະຄວາມຊົງຈໍາ, ເຮັດໃຫ້ເກີດການສື່ສານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ overhead.

ນອກເຫນືອຈາກຄວາມພະຍາຍາມເຫຼົ່ານີ້, ໂດເມນທີ່ຂຸດຄົ້ນຫນ້ອຍກ່ຽວຂ້ອງກັບສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆພາຍໃນຂະບວນການຄອມພິວເຕີ້ດິຈິຕອນແບບຄລາສສິກທີ່ໃຊ້ສໍາລັບຕົວແບບ AI ທົ່ວໄປ. ນີ້ປະກອບມີການເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນສະລັບສັບຊ້ອນໃນຕົວເລກສອງ, ເຊິ່ງອາດຈະຈໍາກັດການຄິດໄລ່ຄວາມແມ່ນຍໍາແລະຜົນກະທົບສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ການຜະລິດຂະຫນາດໃຫຍ່. ສິ່ງທີ່ ສຳ ຄັນກວ່ານັ້ນ, ການປະມວນຜົນຕາມລຳດັບຂອງຂະບວນວິວັດດິຈິຕອລໄດ້ແນະນຳຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນຂະໜານ, ເຮັດໃຫ້ເວລາການຝຶກອົບຮົມແກ່ຍາວ ແລະ ການບໍລິໂພກພະລັງງານເພີ່ມຂຶ້ນ. ເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, quantum computing ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເປັນແບບຢ່າງທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໃນພາກຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຄົ້ນຫາຫຼັກການຄອມພິວເຕີ້ quantum ແລະທ່າແຮງຂອງພວກເຂົາເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໃນ AI ການຜະລິດ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄອມພິວເຕີ້ Quantum

ຄອມພີວເຕີ Quantum ເປັນຂະບວນວິວັດທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂຶ້ນທີ່ເອົາແຮງບັນດານໃຈຈາກພຶດຕິກຳຂອງອະນຸພາກຢູ່ໃນຂະໜາດນ້ອຍທີ່ສຸດ. ໃນຄອມພິວເຕີ້ຄລາສສິກ, ຂໍ້ມູນຖືກປະມວນຜົນໂດຍໃຊ້ບິດທີ່ມີຢູ່ໃນຫນຶ່ງໃນສອງລັດ, 0 ຫຼື 1. ຄອມພິວເຕີ Quantum, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນໍາໃຊ້ quantum bits ຫຼື qubits, ມີຄວາມສາມາດທີ່ມີຢູ່ໃນຫຼາຍລັດພ້ອມໆກັນ - ປະກົດການທີ່ເອີ້ນວ່າ superposition.

ເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງຄອມພິວເຕີຄລາສສິກ ແລະ quantum ດ້ວຍຄວາມຕັ້ງໃຈ, ຈິນຕະນາການຄອມພິວເຕີຄລາສສິກເປັນປຸ່ມສະຫຼັບແສງ, ບ່ອນທີ່ມັນສາມາດເປີດ (1) ຫຼືປິດ (0). ດຽວນີ້, ຈິນຕະນາການຄອມພິວເຕີຄວັນຕອມເປັນສະຫຼັບ dimmer ແສງສະຫວ່າງທີ່ສາມາດມີຢູ່ໃນຕໍາແຫນ່ງຕ່າງໆພ້ອມໆກັນ, ເຊິ່ງເປັນຕົວແທນຫຼາຍລັດ. ຄວາມສາມາດນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຄອມພິວເຕີ quantum ຄົ້ນຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນເວລາດຽວ, ເຮັດໃຫ້ມັນມີອໍານາດພິເສດສໍາລັບການຄິດໄລ່ບາງປະເພດ.

ນອກເຫນືອໄປຈາກ superposition, quantum computing leverages ຫຼັກການພື້ນຖານອື່ນ - entanglement. Entanglement ສາມາດຄິດວ່າເປັນການເຊື່ອມຕໍ່ mystical ລະຫວ່າງ particles. ຖ້າສອງ qubits ສັບສົນ, ການປ່ຽນແປງສະຖານະຂອງ qubit ຫນຶ່ງທັນທີຜົນກະທົບຕໍ່ສະຖານະຂອງອີກ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນໄລຍະທາງດ້ານຮ່າງກາຍລະຫວ່າງເຂົາເຈົ້າ.

ຄຸນສົມບັດ quantum ເຫຼົ່ານີ້ - superposition ແລະ entanglement - ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີ quantum ປະຕິບັດການສະລັບສັບຊ້ອນໃນຂະຫນານ, ສະເຫນີປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນກວ່າຄອມພິວເຕີຄລາສສິກສໍາລັບບັນຫາສະເພາະ.

 Quantum Computing ສໍາລັບ AI ການຜະລິດແບບຍືນຍົງແລະຍືນຍົງ

ຄອມພິວເຕີ້ Quantum ມີທ່າແຮງທີ່ຈະແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະຄວາມຍືນຍົງຂອງ AI ການຜະລິດ. ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ທົ່ວໄປກ່ຽວຂ້ອງກັບການປັບຕົວກໍານົດການຈໍານວນຫລາຍແລະການປະມວນຜົນຊຸດຂໍ້ມູນຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຄອມພິວເຕີ້ Quantum ສາມາດສ້າງຄວາມສະດວກໃນການຄົ້ນຫາພ້ອມໆກັນຂອງການຕັ້ງຄ່າພາລາມິເຕີຫຼາຍ, ເປັນໄປໄດ້. ເລັ່ງ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​. ບໍ່ເຫມືອນກັບຄອມພິວເຕີ້ດິຈິຕອນ, ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຂັດຂວາງເວລາໃນການປຸງແຕ່ງຕາມລໍາດັບ, ການປະສົມປະສານຂອງ quantum ຊ່ວຍໃຫ້ການປຸງແຕ່ງຂະຫນານຂອງການປັບຕົວກໍານົດການ, ການຝຶກອົບຮົມເລັ່ງລັດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເຕັກນິກທີ່ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກ quantum ເຊັ່ນເຄືອຂ່າຍ tensor ສາມາດບີບອັດແບບຈໍາລອງການຜະລິດ, ເຊັ່ນເຄື່ອງຫັນປ່ຽນ, ຜ່ານ "tensorization.” ນີ້ສາມາດຕັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະການປ່ອຍອາຍຄາບອນ, ເຮັດໃຫ້ແບບຈໍາລອງການຜະລິດສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ໃນອຸປະກອນຂອບ, ແລະມີປະໂຫຍດຕໍ່ຕົວແບບທີ່ສັບສົນ. ຮູບແບບການຜະລິດແບບ tensorized ບໍ່ພຽງແຕ່ບີບອັດແຕ່ຍັງເສີມຂະຫຍາຍຄຸນນະພາບຕົວຢ່າງ, ຜົນກະທົບຕໍ່ການແກ້ໄຂບັນຫາ AI ທົ່ວໄປ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ Quantum, ເປັນລະບຽບວິໄນທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ, ສາມາດສະເຫນີວິທີການການຈັດການຂໍ້ມູນແບບໃຫມ່. ນອກຈາກນັ້ນ, ຄອມພິວເຕີ quantum ສາມາດສະຫນອງພະລັງງານການຄິດໄລ່ທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບວຽກງານ AI ການຜະລິດທີ່ຊັບຊ້ອນ, ເຊັ່ນ: ການຈໍາລອງສະພາບແວດລ້ອມ virtual ຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼືການສ້າງເນື້ອຫາຄວາມລະອຽດສູງໃນເວລາຈິງ. ເພາະສະນັ້ນ, ການປະສົມປະສານຂອງຄອມພິວເຕີ້ quantum ຖືສັນຍາສໍາລັບຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຄວາມສາມາດແລະປະສິດທິພາບຂອງ AI.

ສິ່ງທ້າທາຍໃນ Quantum Computing ສໍາລັບ Generative AI

ໃນຂະນະທີ່ຜົນປະໂຫຍດທີ່ມີທ່າແຮງຂອງຄອມພິວເຕີ້ quantum ສໍາລັບ AI ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນດີ, ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເອົາຊະນະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນ. ການພັດທະນາຂອງຄອມພິວເຕີ quantum ປະຕິບັດໄດ້, ສໍາຄັນສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງ seamless ເຂົ້າໄປໃນ AI ການຜະລິດ, ຍັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຕົ້ນຂອງຕົນ. ສະຖຽນລະພາບຂອງ qubits, ພື້ນຖານຂອງຂໍ້ມູນ quantum, ເປັນສິ່ງທ້າທາຍດ້ານວິຊາການ formidable ເນື່ອງຈາກ fragility ຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະຮັກສາການຄິດໄລ່ຄົງທີ່. ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໃນລະບົບ quantum ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ທີ່ຊັດເຈນແນະນໍາຄວາມສັບສົນເພີ່ມເຕີມ. ໃນຂະນະທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າຕໍ່ສູ້ກັບອຸປະສັກເຫຼົ່ານີ້, ມີຄວາມຄາດຫວັງໃນແງ່ດີສໍາລັບອະນາຄົດທີ່ AI ການຜະລິດ, ຂັບເຄື່ອນໂດຍຄອມພິວເຕີ້ quantum, ນໍາເອົາການປ່ຽນແປງທີ່ປ່ຽນແປງໄປສູ່ອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ.

ສາຍທາງລຸ່ມ

Generative AI ຕໍ່ສູ້ກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະຄວາມກັງວົນດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ. ການແກ້ໄຂເຊັ່ນ: ການຫຼຸດຂະໜາດ ແລະການແກ້ໄຂຂໍ້ບົກຜ່ອງຕ່າງໆແມ່ນກຳລັງດຳເນີນຢູ່, ແຕ່ການຄິດໄລ່ຄຳນວນສາມາດອອກມາເປັນວິທີແກ້ບັນຫາໄດ້. ຄອມພິວເຕີ Quantum, leveraging parallelism ແລະ entanglement, ສະເຫນີສັນຍາຂອງການເລັ່ງການຝຶກອົບຮົມແລະ optimizing parameter exploration ສໍາລັບ AI ການຜະລິດ. ສິ່ງທ້າທາຍໃນການພັດທະນາ qubit ຄົງທີ່ຍັງຄົງຢູ່, ແຕ່ການຄົ້ນຄວ້າຄອມພິວເຕີ້ quantum ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການແກ້ໄຂການຫັນປ່ຽນ.

ໃນຂະນະທີ່ຄອມພິວເຕີ quantum ພາກປະຕິບັດຍັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຕົ້ນ, ທ່າແຮງຂອງພວກເຂົາໃນການປະຕິວັດປະສິດທິພາບຂອງແບບຈໍາລອງ AI ການຜະລິດຍັງສູງ. ການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະຄວາມກ້າວຫນ້າສາມາດເປີດທາງສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາທ້າທາຍທີ່ສັບສົນທີ່ເກີດຂື້ນໂດຍ AI ທົ່ວໄປ.