양자 인공지능이 온다, 우리는 준비됐나요?
업계 전문가들은 양자컴퓨팅이 시뮬레이션과 모델링부터 인공지능(AI)까지 모든 것을 바꿀 것이라고 지적하지만, 사람들이 양자 인공지능의 도래를 받아들일 준비가 되어 있지 않은 것은 확실하다.
양자 컴퓨팅은 사람들이 생각하는 것보다 더 가깝고 강력합니다
양자 컴퓨팅 기술이 완전한 잠재력을 발휘하기 시작하려면 아직 10년 이상이 남았지만, 양자 시뮬레이터와 현재 세대의 양자 컴퓨터는 이미 그 잠재력을 발휘하기 시작했습니다. 실제 작업을 수행합니다.
자연 세계는 단지 1과 0으로만 이루어진 것이 아니기 때문에 양자 컴퓨터는 본질적으로 현실을 시뮬레이션하고 상호 작용하는 데 더 뛰어난 것으로 밝혀졌습니다. 문제가 복잡할수록 양자 컴퓨터는 문제를 더 잘 처리할 수 있습니다.
양자 컴퓨팅 애플리케이션은 처음에는 많은 움직이는 부품과 관련된 물류 유형 문제에 중점을 두었습니다. 예를 들어, 군에서 사용하는 자율주행차를 포함해 정부 부처와 기업에서 물류 관리를 위해 많이 사용되고 있다. 기존 컴퓨터는 여전히 충분히 강력하며 군대의 생존은 병참과 병참에 달려 있기 때문에 양자 컴퓨팅을 사용하는 보다 효율적인 도구가 필요합니다.
또한, 드론을 중앙에서 제어하고 배치하여 더욱 효과적으로 최대 효과를 달성할 수 있는 드론 떼와 같은 신흥 스마트 무기에도 양자 컴퓨팅이 적용됩니다. 이 두 가지 애플리케이션을 함께 사용하면 군대에 우위를 제공할 수 있습니다.
양자 컴퓨팅의 다른 사용 사례는 비상 대응 모델링 및 실행입니다. 양자 컴퓨터는 대규모 재난에 대한 대응 계획을 개발하는 데 사용됩니다. 그런 다음 가장 필요한 사람들에게 사용 가능한 자원을 직접 제공하고, 현재 상황에 따라 대피 계획을 동적으로 개발하고 변경합니다.
양자컴퓨팅+인공지능은 어떻게 될까요?
인공지능에 양자 컴퓨팅 기술을 추가하면 상황이 더욱 흥미로워집니다.
양자 컴퓨팅은 인간의 다양한 감정처럼 행동하는 감정을 시뮬레이션하는 능력을 인공 지능에 제공할 수 있습니다. 그것만으로는 감각이 있다는 것을 의미하지는 않지만 차이점을 말하기는 어렵습니다. 양자 인공지능은 기존 컴퓨터로는 해결하기 어려운 문제이자 과제인 표정, 눈 움직임, 신체 언어 등 복잡한 신호에 더 잘 대응할 수 있습니다.
Quantum AI는 또한 모든 거래를 조사하여 그것이 사기인지 메타데이터 관련 정책을 위반하는지 확인하는 등 감사에서도 상당한 이점을 갖습니다. 현재의 수동 감사 조직은 감사를 100% 수행할 수 있는 리소스와 역량이 없는 경우가 많으며, 훨씬 작은 샘플을 대상으로 운영해야 하기 때문에 많은 경우 누락됩니다.
양자 인공지능이 큰 영향을 미칠 또 다른 영역은 부패와 뇌물 수수를 식별할 수 있는 정부 부문입니다. Quantum AI는 특히 재해 발생 시 제한된 일일 리소스를 매일 보다 효율적으로 할당하고 복잡한 결정에 대한 책임을 보다 정확하게 평가할 수 있습니다.
양자 컴퓨팅은 주요 산업 이점이 될 것입니다
양자 컴퓨팅은 아직 잠재력을 발휘하기에는 멀지만 여러 분야에서 타당성을 보여주었습니다. 이러한 분야에는 군사(물류 및 무기 등), 스마트 도시, 정부 관리, 비상 대응, 모델링 및 시뮬레이션 등이 포함되며, 양자 컴퓨팅의 복잡한 문제 처리 능력은 기존 컴퓨터의 능력을 훨씬 뛰어넘습니다.
이러한 기능은 군대, 정부 및 기업의 경쟁력 있는 게임 체인저가 될 것이며 이러한 산업 조직은 이 기술을 가장 먼저 효과적으로 사용할 것입니다. 매우 복잡한 시장(예: 주식 거래)과 환경에서는 큰 이점이 있습니다. 이 기술을 사용할 수 없는 기업과 조직은 도태될 것입니다.
다행히 아직 시간은 있지만 시간이 얼마 남지 않았습니다. 정부나 기업, 개인이 양자 기술을 접할 수 있다면 엄청난 이점을 누릴 수 있으니, 양자 인공지능의 도래에 대비하세요.
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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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