A generatív AI, nagy nyelvi modellekkel, mint a ChatGPT, figyelemre méltó növekedést mutatott, és különböző iparágakban talál alkalmazást. Azonban nem lehet figyelmen kívül hagyni ezeknek a modelleknek a pénzügyi és környezeti kihívásait. A ChatGPT és hasonló generatív AI modellek képzése és felhasználása jelentős költségekkel jár, és jelentős környezeti hatással jár, CO2 tonnákat bocsátva ki. A generatív AI-t támogató adatközpontok is hozzájárulnak a globális üvegházhatású gázok kibocsátásához. Az erőfeszítések folyamatban vannak a generatív AI gazdasági életképességének és fenntarthatóságának javítása érdekében, ideértve a modellek kisebbítését és az alternatívák kutatását a hagyományos számítógépes rendszerekhez képest.
A kvantumszámítás olyan erős paradigmaként jelentkezik, amely képes kezelni ezeket a kihívásokat. Inspirációt nyer a részecskék viselkedéséből a legkisebb méretekben. A kvantumszámítógépek, ellentétben a klasszikus számítógépekkel, amelyek a bitekben (0 vagy 1) támaszkodnak, qubiteket használnak, amelyek képesek egyszerre több állapotban létezni. Az egyidőben létező qubitok szuperpozíciója és kimentiálása lehetővé teszi a kvantumszámítógépek számára a bonyolult műveletek végrehajtását párhuzamosan, jelentős előnyt nyújtva a klasszikus számítógépekkel szemben bizonyos problémák esetén.
A kvantumszámítás ígéretet tartogat a generatív AI-hez kapcsolódó költségek és fenntarthatósági kérdések kezelésében. A képzést gyorsíthatja azzal, hogy egyszerre több paraméterbeállítást vizsgál. A kvantum-kapcsolatok folytatódó feldolgozása lehetővé teszi a paraméterbeállítások párhuzamos feldolgozását, és jelentősen felgyorsítja a képzést a digitális számítástechnika szekvenciális feldolgozásának ellentétben. A kvantum-inspirálta technikáknak, mint például a tenzorhálózatoknak is lehetőségük van a generatív modellek tömörítésére, csökkentve ezzel a költségeket és a szénlábnyomot.
Ráadásul a kvantumgépi tanulás új megközelítéseket kínál az adatmanipuláció terén, és a kvantumszámítógépek képesek biztosítani a bonyolult generatív AI feladatokhoz szükséges számítási teljesítményt. Azonban jelentős kihívásokat kell leküzdeni, mint például a gyakorlati kvantumszámítógépek fejlesztése és a qubitek stabilitása. A kutatók aktívan dolgoznak ezeknek az akadályoknak a leküzdésén, és optimisták egy olyan jövővel kapcsolatban, ahol a kvantumszámítás által hajtott generatív AI forradalmasító változásokat hoz különböző iparágakban.
Bár a gyakorlati kvantumszámítógépek még mindig a kezdeti szakaszukban vannak, potenciáljuk a generatív AI modellek hatékonyságának és fenntarthatóságának forradalmasítására nagy. Folyamatos kutatás és fejlesztés a kvantumszámítás terén lehetőséget teremthet forradalmi megoldásokra a generatív AI által felvetett komplex kihívásokra.
The source of the article is from the blog krama.net