Що квантові обчислення мають для Generative AI?

Генеративний ШІ, Такі, як великі мовні моделі (LLM) як і ChatGPT, переживає безпрецедентне зростання, як показано в a недавнє опитування від McKinsey Global. Ці моделі, розроблені для створення різноманітного вмісту, починаючи від тексту та візуальних зображень до аудіо, знаходять застосування в охороні здоров’я, освіті, розвагах та бізнесі. Однак експансивні переваги генеративного ШІ супроводжуються значними фінансові та екологічні проблеми. Наприклад, ChatGPT несе щоденні витрати в розмірі 100,000 XNUMX доларів США, що підкреслює фінансову напругу, пов’язану з цими моделями. Окрім грошових проблем, вплив на навколишнє середовище є значним, оскільки навчання генеративної моделі ШІ, такої як LLM, випромінює близько 300 тонн CO2. Незважаючи на навчання, використання генеративного ШІ також потребує значної енергії. Наприклад, це так повідомляє що створення 1,000 зображень за допомогою генеративної моделі AI, як-от Stable Diffusion, має вуглецевий слід, еквівалентний подоланню 4.1 милі на середньому автомобілі. Згідно зі звітом, центри обробки даних, які підтримують генеративний ШІ, сприяють цьому 2-3% глобальних викидів парникових газів.

Вирішення генеративних викликів ШІ

Ці проблеми в першу чергу виникають через архітектури генеративного штучного інтелекту, які містять багато параметрів і включають мільярди параметрів, навчених на великих наборах даних. Цей навчальний процес базується на потужному апаратному забезпеченні, наприклад GPU або TPU, спеціально оптимізованому для паралельної обробки. Незважаючи на те, що це спеціалізоване обладнання підвищує ефективність навчання та використання генеративних моделей штучного інтелекту, воно також призводить до значних витрат, пов’язаних із виробництвом, обслуговуванням і потребами в енергії для роботи цього обладнання.

Отже, зараз докладаються зусилля для підвищення економічної життєздатності стійкість генеративного ШІ. Видатна стратегія передбачає скорочення генеративного ШІ шляхом зменшення екстенсивних параметрів у цих моделях. Однак такий підхід викликає занепокоєння щодо потенційного впливу на функціональність або продуктивність генеративних моделей ШІ. Інший шлях, який досліджується, включає усунення вузьких місць у традиційних обчислювальних системах, які використовуються для генеративного ШІ. Дослідники активно розробляють аналогові системи для подолання Вузьке місце фон Неймана, який розділяє обробку та пам’ять, спричиняючи значні накладні витрати на зв’язок.

Окрім цих зусиль, малодосліджена область включає виклики в рамках класичної цифрової обчислювальної парадигми, яка використовується для генеративних моделей ШІ. Це включає представлення складних даних у двійкових цифрах, що може обмежити точність і впливати на обчислення для навчання великих генеративних моделей ШІ. Що ще важливіше, послідовна обробка цифрової обчислювальної парадигми створює вузькі місця в паралелізмі, що призводить до тривалого часу навчання та збільшення споживання енергії. Щоб вирішити ці проблеми, квантові обчислення постає як потужна парадигма. У наступних розділах ми досліджуємо принципи квантового обчислення та їхній потенціал для вирішення проблем генеративного ШІ.

Розуміння квантових обчислень

Квантові обчислення — це нова парадигма, яка черпає натхнення з поведінки частинок у найдрібніших масштабах. У класичних обчисленнях інформація обробляється за допомогою бітів, які існують в одному з двох станів, 0 або 1. Однак у квантових комп’ютерах використовуються квантові біти або кубіти, здатні існувати в кількох станах одночасно — явище, відоме як суперпозиція.

Щоб інтуїтивно зрозуміти різницю між класичним і квантовим комп’ютерами, уявіть собі класичний комп’ютер як вимикач світла, де він може бути увімкненим (1) або вимкненим (0). Тепер уявіть квантовий комп’ютер як перемикач світлорегулятора, який може перебувати в різних положеннях одночасно, представляючи кілька станів. Ця здатність дозволяє квантовим комп’ютерам досліджувати різні можливості одночасно, що робить їх надзвичайно потужними для певних типів обчислень.

Окрім суперпозиції, квантові обчислення використовують інший фундаментальний принцип — заплутаність. Заплутаність можна розглядати як містичний зв’язок між частинками. Якщо два кубіти заплутуються, зміна стану одного кубіта миттєво впливає на стан іншого, незалежно від фізичної відстані між ними.

Ці квантові властивості — суперпозиція та заплутаність — дозволяють квантовим комп’ютерам виконувати складні операції паралельно, пропонуючи значну перевагу над класичними комп’ютерами для конкретних завдань.

 Квантові обчислення для життєздатного та стійкого генеративного ШІ

Квантові обчислення мають потенціал для вирішення проблем, пов’язаних із вартістю та стійкістю генеративного ШІ. Навчання генеративних моделей штучного інтелекту передбачає коригування численних параметрів і обробку великих наборів даних. Потенційно квантові обчислення можуть полегшити одночасне дослідження конфігурацій кількох параметрів прискорення навчання. На відміну від цифрових обчислень, схильних до вузьких місць у послідовній обробці, квантова заплутаність дозволяє паралельно обробляти коригування параметрів, значно прискорюючи навчання. Крім того, квантові методи, такі як тензорні мережі, можуть стискати генеративні моделі, такі як трансформатори, через “тензоризація.” Це може скоротити витрати та скоротити викиди вуглекислого газу, зробивши генеративні моделі більш доступними, уможлививши розгортання на периферійних пристроях і використовуючи складні моделі. Тензоризовані генеративні моделі не тільки стискають, але й покращують якість вибірки, впливаючи на вирішення проблем генеративного ШІ.

Крім того, квантове машинне навчання, нова дисципліна, може запропонувати нові підходи до маніпулювання даними. Крім того, квантові комп’ютери можуть забезпечити обчислювальну потужність, необхідну для складних генеративних завдань штучного інтелекту, таких як симуляція великих віртуальних середовищ або генерація вмісту високої роздільної здатності в режимі реального часу. Отже, інтеграція квантових обчислень є перспективною для вдосконалення генеративних можливостей ШІ та ефективності.

Виклики квантових обчислень для генеративного ШІ

Хоча потенційні переваги квантових обчислень для генеративного штучного інтелекту багатообіцяючі, вони потребують подолання значних проблем. Розробка практичних квантових комп’ютерів, що має вирішальне значення для бездоганної інтеграції в генеративний ШІ, все ще перебуває на початковій стадії. Стабільність кубітів, фундаментальних для квантової інформації, є величезною технічною проблемою через їх крихкість, що ускладнює підтримку стабільних обчислень. Усунення помилок у квантових системах для точного навчання ШІ створює додаткову складність. Поки дослідники борються з цими перешкодами, є оптимізм щодо майбутнього, де генеративний ШІ на основі квантових обчислень принесе трансформаційні зміни в різні галузі.

Bottom Line

Generative AI бореться з проблемами вартості та екології. Такі рішення, як скорочення чи усунення вузьких місць, реалізуються, але квантові обчислення можуть стати потужним засобом. Квантові комп’ютери, що використовують паралелізм і заплутаність, обіцяють прискорити навчання та оптимізувати дослідження параметрів для генеративного ШІ. Проблеми у стабільній розробці кубітів залишаються, але поточні дослідження квантових обчислень натякають на трансформаційні рішення.

Хоча практичні квантові комп’ютери все ще знаходяться на ранніх стадіях, їхній потенціал революціонізувати ефективність генеративних моделей ШІ залишається високим. Постійні дослідження та прогрес можуть прокласти шлях для новаторських рішень складних проблем, які створює генеративний ШІ.