Forklog
May 28, 2026 11:15 AM UTC

IBM ускорила ИИ-модель с помощью квантового процессора

Исследователи Multiverse Computing заявили о квантовом улучшении большой языковой модели на оборудовании IBM. Речь идет о гибридной схеме с использованием 156-кубитного процессора Heron.  Авторы назвали эксперимент первым «сквозным квантовым улучшением» LLM на сверхпроводящем процессоре для авторегрессионной генерации текста. В тестах использовали Llama 3.1 8B от Meta. Базовую модель не дообучали: параметры «заморозили» и добавили квантовые адаптеры — Cayley-parameterized unitary adapters (CUA). Сначала их тренировали классическим образом, затем подключили к гибридной квантово-классической схеме. Эксперимент провели на IBM Quantum System Two — архитектуре для гибридных квантовых систем. В установке задействовали 156-кубитный чип Heron. Гибридная версия снизила перплексию Llama 3.1 8B на 1,4%. Для этого добавили около 6000 параметров — примерно 0,000075% от размера модели.  В ходе демонстрации квантово-улучшенная Llama правильно ответила на вопросы по астрономии и биологии, с которыми не справилась базовая версия (например, о наличии колец у всех планет-гигантов). По словам ведущего автора исследования Борхи Айспуруа, работа является доказательством концепции. Квантовые блоки позволили точнее предсказывать следующий токен в тексте при минимальных затратах вычислительных мощностей.  Команда рассчитывает добиться дальнейшего снижения перплексии и роста точности при меньшем числе параметров по сравнению с полностью классическими подходами. Напомним, в мае котировки квантовых компаний выросли после объявления Минторга США о выделении $2 млрд американским фирмам в рамках программы CHIPS R&D.  https://forklog.com/news/v-polshe-zapustili-vtoroj-kvantovyj-kompyuter-iqm/

ChartModo Newsletter
Read the Disclaimer : All content available on ChartModo.com, including linked websites, applications, tools, charts, forums, blogs, social media channels, and related platforms (collectively, the “Site”), is provided solely for general informational and educational purposes. Users are expected to conduct their own research, analysis, verification, and due diligence before making financial or investment decisions. Trading and investing involve substantial risk and may result in significant losses. You should consult qualified financial or legal professionals before acting on any information obtained from ChartModo. No content on the Site is intended to constitute a solicitation, recommendation, or offer to buy or sell any security, cryptocurrency, or financial instrument.