中国研究者、量子コンピューターによる10億パラメーターAIモデルのファインチューニングを報告

John Russell　　オリジナル記事「China Researchers Report Using Quantum Computer to Fine-Tune Billion Parameter AI Model」

本日付の国営紙『グローバル・タイムズ』の記事によれば、中国の研究者たちは量子コンピュータを使って10億パラメータのAIモデルをファインチューニングしたという。この規模のプロジェクトとしては初めてのことだ。量子コンピュータを使用して、AIモデルの訓練や微調整のための高品質データを生成することは、ハイブリッド量子AIの中核となるユースケースだと考えられている。

中国の第3世代量子プロセッサ「Origin Wukong」（72量子ビットの超伝導チップ）で研究を行った安徽省量子コンピューティング工学研究センターの研究者たちは、量子コンピュータ上で生成されたデータでAIモデルを訓練することで、AIモデルのサイズを縮小し、その精度を向上させることができたと報告した。

中国が独自に開発した第3世代超伝導量子コンピューターのキャリブレーションと設置を行う作業員。写真：提供 安徽量子コンピューティング工学研究センター

以下はその抜粋である：

「Origin Wukongの量子チップでは、1つのバッチデータで数百の量子タスクを生成し、並列処理することができる。実験データによると、最適化されたモデルは、心理カウンセリング対話データセットで学習損失を15％削減し、数学的推論タスクの精度も68％から82％に向上した。」

「業界アナリストは、この実験は量子コンピューティングを使って大規模言語モデル（LLM）の軽量化を実現する可能性を検証しただけでなく、「コンピューティングパワーへの不安 」に対処する新たな道筋を築いたと述べている。」

「Origin Quantum Computing Technology Coの副社長であり、安徽量子コンピューティング工学研究センターの副所長であるドウ・メンハン氏は、月曜日のGlobal Timesの取材に対し、「これは、古典的なモデルに 「量子エンジン 」を搭載し、両者が相乗効果を発揮するようなものです」と語った。

合肥総合国家科学センター人工知能研究所の陳兆雲副研究員は、「これは量子コンピューティング分野での大きな前進だ」と語った。さらに、量子コンピューティングが大規模なモデルタスクの実機操作に使われたのは初めてであり、既存のハードウェアがLLMの微調整をサポートできることが証明された、と付け加えた。

ファインチューニングとは、事前に訓練されたモデル（多くの場合LLMや基礎モデル）を、医療診断や金融リスク管理などの特定の用途に適応させるプロセスである。この操作プロセスは、企業の特定のニーズに対応する際、より高い精度と関連性を達成するのに役立つ。

Origin Wukongは1月、中国がシステムへのアクセスを開放したことで世界中を騒然とさせた（HPCwireの記事『US Leads User Rush to Try China’s Quantum Computer』参照）。

GTの記事によると、Origin Wukongは2024年1月6日に稼働を開始して以来、計算流体力学、金融、生物医学など幅広い業界をカバーする35万以上の量子コンピューティングタスクを完了したという。139の国や地域のユーザがOrigin Wukongにリモートアクセスしているという。

Global Timesの記事全文へのリンク、https://www.globaltimes.cn/page/202504/1331580.shtml