Jak oprogramowanie inspirowane kwantami zmienia oblicze dużych modeli językowych

Duże modele językowe (LLM) są jednymi z najpotężniejszych narzędzi w dzisiejszej sztucznej inteligencji, ale ich efektywność pozostawia wiele do życzenia. Problemy związane z kosztami szkolenia, wysokim zużyciem energii oraz ogromnymi wymaganiami sprzętowymi stają się coraz bardziej widoczne. Jednak hiszpańska firma Multiverse Computing wprowadza zupełnie nową perspektywę na te wyzwania, wykorzystując oprogramowanie inspirowane kwantami do kompresji LLM. Dzięki takim rozwiązaniom możemy być świadkami rewolucji w efektywności i dostępności zaawansowanych systemów AI.

Dlaczego duże modele językowe potrzebują zmian?

Modele takie jak GPT czy LlaMA-2 wymagają ogromnych zasobów, zarówno na etapie treningowym, jak i podczas wnioskowania. Problem polega na tym, że chociaż modele te stają się coraz większe pod względem liczby parametrów, ich dokładność nie wzrasta proporcjonalnie. Dodatkowo, utrzymanie ich operacyjności wymaga nie tylko drogiego sprzętu, takiego jak jednostki GPU, ale także znacznych ilości energii, co czyni ich użytkowanie mniej ekologicznym i kosztownym. Dlatego właśnie nowe podejścia, takie jak te proponowane przez Multiverse Computing, są tak istotne.

Technologia inspirowana kwantami

Multiverse Computing, z siedzibą w San Sebastián, wykorzystuje sieci tensorowe inspirowane zasadami mechaniki kwantowej do kompresji dużych modeli językowych. Jak wyjaśnia Enrique Lizaso Olmos, założyciel i CEO firmy, technologia ta opiera się na algorytmach symulujących mechanizmy działania komputerów kwantowych na klasycznych maszynach. Dzięki temu możliwe jest zastosowanie korzyści wynikających z praw mechaniki kwantowej bez potrzeby korzystania z faktycznych komputerów kwantowych, które wciąż pozostają w fazie rozwoju.

Wyniki są imponujące. Według badań opublikowanych przez firmę, techniki kompresji Multiverse pozwalają na zmniejszenie pamięci wymaganej przez model LlaMA-2-7B aż o 93%, redukcję liczby parametrów o 70% oraz przyspieszenie procesu szkolenia o 50%, a wnioskowania – o 25%. Wszystko to odbywa się przy minimalnym spadku dokładności, wynoszącym zaledwie 2-3%.

Zastosowania i przyszłość kompresji

Multiverse Computing już dziś współpracuje z wieloma firmami, które borykają się z wysokimi kosztami wdrażania AI. Jednym z ich klientów jest niemiecka firma Bosch, która potrzebowała efektywnych rozwiązań AI do systemów lokalnych. Dzięki wprowadzeniu sieci tensorowych, Multiverse zrewolucjonizował podejście do redukcji błędów w procesach produkcyjnych.

Kluczowym pytaniem, które przyświeca pracom firmy, jest: czy można stworzyć bardziej kompaktowe i efektywne modele AI bez konieczności poświęcania ich możliwości? Odpowiedź brzmi: tak. Oprogramowanie inspirowane kwantami oferuje nowe perspektywy na rozwój modeli językowych, które stają się bardziej przystępne pod względem kosztów i bardziej ekologiczne.

Kompresja w erze komputerów kwantowych

Choć technologia inspirowana kwantami już teraz przynosi znakomite rezultaty, prawdziwy przełom może nastąpić w momencie, gdy komputery kwantowe osiągną pełną użyteczność. Dzięki zdolności do przetwarzania ogromnych ilości danych jednocześnie, komputery kwantowe mogłyby przyspieszyć procesy kompresji i wnioskowania na skalę niewyobrażalną dla dzisiejszych technologii klasycznych.

Lizaso porównuje obecne modele językowe do mózgu muszki owocowej, która posiada około 140 tysięcy neuronów i 55 milionów synaps. Chociaż mózg muszki jest niezwykle mały, pozwala jej na autonomiczne działanie, takie jak latanie czy walka, bez potrzeby połączenia sieciowego. Tymczasem dzisiejsze modele językowe, mimo swojej złożoności, są znacznie mniej efektywne i wymagają ogromnych zasobów do działania.

Rozwiązania Multiverse

Multiverse Computing oferuje dwa produkty: CompactifAI i Singularity, które umożliwiają kompresję modeli językowych i poprawę ich wydajności. Firma wspiera różne modele, takie jak Mistral, Bert czy Zephyr. Jednak aby skompresować model, dostęp do jego struktury jest niezbędny. W przypadku modeli takich jak GPT produkowanych przez OpenAI, które udostępniają wyłącznie API, pełna kompresja jest obecnie niemożliwa.

Wyzwania i kompromisy

Choć technologia kompresji LLM ma ogromny potencjał, niesie ze sobą pewne wyzwania. Wdrożenie wymaga dużej wiedzy technicznej, a w niektórych przypadkach konieczne może być ponowne szkolenie modeli. Ponadto, chociaż spadek dokładności jest minimalny, wciąż pozostaje to obszar do dalszych badań i optymalizacji.

Jednak jedno jest pewne – w erze rosnących potrzeb obliczeniowych i ograniczonych zasobów energetycznych technologie takie jak te opracowane przez Multiverse Computing mogą stać się kluczowym elementem przyszłości AI.