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量子计算赋能AI大模型微调
本次实验针对医疗诊断、金融风控等专业场景,在通用大模型基础上进行领域适配微调。传统低秩微调受限于参数规模和泛化能力,本源悟空依托量子计算的叠加态和纠缠态特性,通过量子加权张量混合参数微调方法:将模型权重转化为量子神经网络与张量网络混合架构,前者通过量子门操作提取高维非线性特征,后者压缩参数规模,实现模型的智能瘦身。
参数减少76%,训练效果提升8.4%
实验数据显示,在参数量减少76%的前提下,AI大模型训练效果反而提升8.4%。具体任务中:
- 优化后的模型在心理咨询对话数据集(CPsyCountD)上训练损失降低15%
- 数学推理任务(R1-Distill-SFT)的严格准确率从68%提升至82%
量子+AI融合的里程碑
合肥综合性国家科学中心AI研究院副研究员陈昭昀表示,这是量子计算首次真机实战大模型任务,证明现有硬件已能初步支撑大模型微调。
本源悟空搭载72位自主超导量子芯片悟空芯,是中国第三代自主超导量子计算机。此次实验的成功意味着,量子计算不再只是理论研究,而是已经能够在实际AI任务中发挥作用,为未来量子-经典混合计算范式奠定了基础。
📌 本文来源:中国科学院网信工作网
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