IBM ha acelerado un modelo de IA con un procesador cuántico - ForkLog: criptomonedas, IA, singularidad, futuro

# IBM aceleró el modelo de IA con un procesador cuántico

Los investigadores de Multiverse Computing afirmaron haber logrado una mejora cuántica en un gran modelo de lenguaje en hardware de IBM. Se trata de un esquema híbrido que utiliza un procesador Heron de 156 qubits.

Los autores denominaron el experimento como la primera «mejora cuántica integral» de un LLM en un procesador superconductivo para generación de texto autorregresiva.

En las pruebas se utilizó Llama 3.1 8B de Meta. No se realizó un entrenamiento adicional en el modelo base: se «congelaron» los parámetros y se añadieron adaptadores cuánticos — adaptadores unitarios parametrizados por Cayley (CUA). Primero se entrenaron de forma clásica, luego se conectaron a un esquema híbrido cuántico-clásico.

El experimento se realizó en IBM Quantum System Two — una arquitectura para sistemas cuánticos híbridos. En la instalación se utilizó un chip Heron de 156 qubits.

La versión híbrida redujo la perplexidad de Llama 3.1 8B en un 1,4%. Para ello, añadieron aproximadamente 6000 parámetros — aproximadamente 0,000075% del tamaño del modelo.

Durante la demostración, la Llama mejorada cuánticamente respondió correctamente a preguntas sobre astronomía y biología, con las que la versión base no pudo, como por ejemplo, sobre la presencia de anillos en todos los planetas gigantes.

Según el autor principal del estudio, Borja Aispuroa, el trabajo es una prueba de concepto. Los bloques cuánticos permitieron predecir con mayor precisión el siguiente token en el texto con mínimos costos computacionales.

El equipo espera lograr una mayor reducción de la perplexidad y un aumento en la precisión con menos parámetros en comparación con los enfoques completamente clásicos.

Recordemos que en mayo, las cotizaciones de las empresas cuánticas subieron tras el anuncio del Departamento de Comercio de EE. UU. sobre la asignación de 2 mil millones de dólares a empresas estadounidenses en el marco del programa CHIPS R&D.