Исследовательская группа компании Guoguang Liangchao (国光量超) сообщила о выпуске семейства больших языковых моделей «玄幂» (Xenomi). В архитектуру новинки впервые в отрасли интегрированы квантовые вычислительные модули, которые участвуют в процессах логического вывода и принятия решений. Разработка ориентирована на решение научных задач и управление программными агентами.
По информации ITHome, модели Xenomi построены на гибридной классическо-квантовой архитектуре. Квантовый компонент реализован в виде вариационных квантовых схем, которые подключаются к отдельным слоям трансформера. Такая схема позволяет эффективнее аппроксимировать сложные распределения вероятностей при генерации токенов и снижает размерность пространства поиска в задачах планирования. Для обучения использовались квантовые симуляторы на графических процессорах, а также реальное оборудование на сверхпроводящих кубитах с уровнем шума, который позволяет проводить короткие цепочки вычислений. Семейство включает конфигурации с 7 и 13 миллиардами классических параметров и квантовыми слоями из 8–16 кубитов.
В тестах на научных датасетах Xenomi показала сокращение ошибки в задачах предсказания свойств молекул и материалов по сравнению с классическими аналогами сопоставимого масштаба. В сценариях управления агентами, где требуется перебор множества вариантов действий, время принятия решения сократилось благодаря квантовой оптимизации маршрутов. Разработчики подчеркивают, что квантовый модуль активируется только на этапе инференса для специфических подзадач, что сохраняет совместимость с существующими фреймворками для запуска больших языковых моделей.
Появление Xenomi происходит на фоне активного развития квантового машинного обучения в Китае и мире. Ранее исследовательские группы IBM, Google и D-Wave демонстрировали прототипы квантовых нейросетей для узких задач классификации и генерации данных. Китайские проекты, такие как облачная платформа Origin Wukong на базе сверхпроводящего квантового компьютера «Укун» и симуляторы Baidu Quantum, также продвигают интеграцию квантовых вычислений в искусственный интеллект. Однако Guoguang Liangchao первой объявила о создании полноценной большой языковой модели с квантовым усилением, которая доведена до стадии практического тестирования.
Компания Guoguang Liangchao специализируется на квантовых вычислениях и ранее была известна разработками в области квантовых симуляторов и гибридных вычислительных систем. Выпуск Xenomi расширяет её присутствие на рынке генеративного искусственного интеллекта. Модель будет доступна через облачный API для научных организаций и промышленных партнёров, которые заинтересованы в высокоточном моделировании и автономных системах. Дальнейшие планы включают масштабирование квантовой части до 50 кубитов и адаптацию архитектуры для задач криптографии и оптимизации логистических цепочек. Аналитики отмечают, что практическая ценность подобных систем будет зависеть от прогресса в коррекции ошибок, однако Xenomi задаёт ориентир для гибридных ИИ-систем, где квантовые ресурсы ускоряют наиболее ресурсоёмкие этапы обработки информации.
